Mining First-Order Frequent Patterns in e-Commerce Data

VEČEŘA, Martin, Lubomír POPELÍNSKÝ and Jan BLAŤÁK. Mining First-Order Frequent Patterns in e-Commerce Data. In New Trends in Artificial Intelligence. Proceedings of EPIA 2008. Portugalsko: APPIA, IEEE, AAAI, ECCAI, ACM, 2007, p. 475-486. ISBN 978-989-95618-0-9.

Basic information

Original name

Mining First-Order Frequent Patterns in e-Commerce Data

Name in Czech

Dolování častých vzorů v logice prvního řádu z dat o elektronickém obchodování

Authors

VEČEŘA, Martin (203 Czech Republic, belonging to the institution), Lubomír POPELÍNSKÝ (203 Czech Republic, guarantor, belonging to the institution) and Jan BLAŤÁK (203 Czech Republic, belonging to the institution)

Edition

Portugalsko, New Trends in Artificial Intelligence. Proceedings of EPIA 2008, p. 475-486, 12 pp. 2007

Publisher

APPIA, IEEE, AAAI, ECCAI, ACM

---

Other information

Language

English

Type of outcome

Stať ve sborníku

Field of Study

10201 Computer sciences, information science, bioinformatics

Country of publisher

Czech Republic

Confidentiality degree

není předmětem státního či obchodního tajemství

RIV identification code

RIV/00216224:14330/07:00041840

Organization unit

Faculty of Informatics

ISBN

978-989-95618-0-9

Keywords in English

artificial intelligence; e-commerce; data mining; inductive logic programming

Tags

Artificial Intelligence, data mining, e-commerce, inductive logic programming

Tags

International impact, Reviewed

---

Abstract

V originále

This paper presents the first application of first-order frequent patterns for web usage and web content mining in e-commerce - e-commerce usage mining. Two closely cooperating tools for gathering and preprocessing e-commerce data are described. The preprocessed data that are multi-relational in a general case are then mined with RAP, a tool for mining first-order frequent patterns. This framework has been successfully used for mining in real e-commerce data.

In Czech

V tomto článku je prezentováno první použití dolování častých vzorů v logice prvního řádu z dat o používání webu a z obsahu webu, který prezentuje elektronický obchod. V práci byly vyvinuty dva úzce spolupracující nástroje pro sběr a předzpracování dat. Předzpracovaná data, která jsou sama o sobě multirelační, jsou dále zpracována systémem RAP (nástroj pro dolování častých vzorů v logice prvního řádu). Celý proces byl úspěšně ověřen v praxi nad skutečným elektronickým obchodem.