A Framework of Rule Based Expert System for Market Basket Analysis

• Autorzy: Paweł Weichbroth

Warianty tytułu

Architektura regułowego systemu ekspertowego do analizy koszyka zakupów

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

This paper presents a novel approach to discovering association rules from market basket data. For this purpose the expert system with inference engine, visualisation engine, and knowledge base has been elaborated. After a short introduction, a general description of the system's components is given. Then, the functionality of inference engine, visualisation engine and knowledge base is characterized briefly. The whole work is finished by conclusions and indicating future work. (original abstract)

Artykuł ten prezentuje nowatorskie podejście do odkrywania reguł asocjacyjnych w analizie koszyka zakupów. Do tego celu opracowany został system ekspertowy z maszyną wnioskującą i wizualizacyjną oraz bazą wiedzy. Po krótkim wprowadzeniu, w ogólnym zakresie opisano poszczególne komponenty systemu. W dalszej części scharakteryzowano funkcjonalność maszyny wnioskującej i wizualizacyjnej oraz bazy wiedzy. Pracę kończy podsumowanie oraz wskazanie dalszych kierunków badań. (abstrakt oryginalny)

Słowa kluczowe

EN

Expert systems; Purchasing

PL

Systemy ekspertowe; Zakup

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
• Rocznik: 2010
• Numer: nr 147 Advanced Information Technologies for Management - AITM 2010
• Strony: 276--291

Twórcy

autor

Paweł Weichbroth

• Gdańsk University of Technology, Poland

Bibliografia

• Abraham A. (2005), Rule-based expert systems, [in:] Handbook of Measuring System Design, Eds. P.H. Sydenham, R. Thorn, John Wiley & Sons, New York.
• Agrawal R., Srikant R. (1994), Fast algorithms for mining association rules, [in:] Proceedings of the Twentieth International Conference on Very Large Data Bases, Morgan Kaufmann, San Francisco.
• Ainslie A., Rossi P.E. (1998), Similarities in choice behavior across product categories, Marketing Science, Vol. 17, No. 2, Hanover, pp. 91-106.
• Boztug Y., Hildebrandt L. (2005), A Market Basket Analysis Conducted with a Multivariate Logit Model, SFB 649 Discussion Papers SFB649DP2005-028, Sonderforschungsbereich 649, Humboldt University, Berlin.
• Cai C.H., Fu A.W.C., Cheng C.H., Kwong W.W. (1998), Mining Association Rules with Weighted Items, [in:] Proceedings of the 1998 International Symposium on Database Engineering & Applications, IEEE Computer Society, Washington, pp. 68-77.
• Chib S., Seetharaman P.B. (2002), Analysis of multi-category purchase incidence decisions using IRI market basket data, [in:] Econometric Models in Marketing, Eds. P.H. Franses, A.L. Montgomery, Elsevier Science, New York, pp. 57-92.
• Czarnecki A. (2008), Model zarządzania ontologiami w środowisku oceny technologii informatycznych, [in:] Zarządzanie wiedzą i technologiami informatycznymi, Eds. C. Orłowski, Z. Kowalczuk, E. Szczerbicki, Pomorskie Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Gdańsk, pp. 413-422.
• Czarnecki A. (2009), Wykorzystanie ontologii przy ocenie złożoności projektu informatycznego, [in:] Zastosowanie technologii informatycznych w zarządzaniu wiedzą, Eds. C. Orłowski, Z. Kowalczuk, E. Szczerbicki, Pomorskie Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Gdańsk, pp. 179-188.
• De Hoog R. (1997), Methodologies for building knowledge based systems: Achievements and prospects, [in:] The Handbook of Applied Expert Systems, Ed. J. Liebowitz, CRC Press, Boca Raton.
• Decker R., Monien K. (2003), Market basket analysis with neural gas networks and self-organising maps, Journal of Targeting, Measurement and Analysis for Marketing, Vol. 11, No. 4, Houndmills, pp. 373-386.
• Deepak S.D., Ansari A., Gupta S. (2004), Investigating consumer price sensitivities across categories, Working Paper, University of Iowa, Iowa City.
• Giarratano J., Riley G. (1998), Expert Systems Principles and Programming, PWS Publishing Company, Boston.
• Guadagni P.M., Little D.C. (1983), A Logit Model of Brand Choice Calibrated on Scanner Data, Marketing Science, Vol. 2, No. 3, Hanover, pp. 203-238.
• Hajek P., Valdes J.J. (1994), An analysis of MYCIN-like expert systems, Mathware and Soft Computing (1), Universidad de Granada, Granada.
• Han J., Kamber M. (2006), Data Mining. Concepts and Techniques, Elsevier, San Francisco.
• Hand D.J., Mannila H., Smyth P. (2001), Principles of Data Mining, Prentice Hall, The Massachusetts Institute of Technology Press, Cambridge, MA.
• Hruschka H., Lukanowicz M., Buchta C. (1999), Cross-category sales promotion effects, Journal of Retailing and Consumer Services, Vol. 6, Elsevier, New York, pp. 99-105.
• Korczak J., Dudycz H. (2009), Approach to visualisation of financial information using topic maps, [in:] Information Management, Eds. B.F. Kubiak, A. Korowicki, Gdańsk University Press, Sopot, pp. 86-97.
• Korczak J., Merchelski W., Oleszkiewicz B. (2008), A new technological approach to money laundering discovery using analytical SQL Server, [in:]: Advanced Information Technologies for Management - AITM 2008, Eds. J. Korczak, H. Dudycz, M. Dyczkowski, Research Papers No. 35, Wrocław University of Economics, Wrocław, pp. 80-104.
• Korczak J., Oleszkiewicz B. (2009), Data warehouse structures for AML applications, [in:] Proceedings of CEE Symposium on Business Informatics in Central and Eastern Europe, Vienna.
• Kowalczuk Z., Wszołek J. (2009), Sieciowy monitor obiektu wspierający pracę eksperta, [in:] Inżynieria Wiedzy i Systemy Ekspertowe, Eds. A. Grzech, K. Juszczyszyn, H. Kwaśnicka, N.T. Nguyen, Akademicka Oficyna Wydawnicza Exit, Warsaw, pp. 329-337.
• Lin X., Qin J. (2002), Building a topic map repository, [in:] Proceedings of Knowledge Technologies Conference, Washington.
• Lindsay R.K., Buchanan B.G., Feigenbaum E.A., Lederberg J. (1993), DENDRAL: A case study of the first expert system for scientific hypothesis formation, Artificial Intelligence, Vol. 61, No. 2, Elsevier Science Publishers, Essex.
• Łapczyński M. (2009), Analiza koszykowa i analiza sekwencji - wielki brat czuwa. Seminaria zastosowania statystyki i data mining, Statsoft Polska, Warszawa.
• Maciaszek L.A. (2008), Modelowanie i rozwój adaptacyjnych złożonych systemów informatycznych, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, Wrocław.
• Manchanda P., Ansari A., Gupta S. (1999), The "shopping basket": A model for multicategory purchase incidence decisions, Marketing Science, Vol. 18, No. 2, Hanover, pp. 95-114.
• Mikulski Ł., Weichbroth P. (2009), Discovering patterns of visits on the Internet web sites in the perspective of associative models, Polish Journal of Environmental Studies, Vol. 18, No. 3B, Olsztyn.
• Mild A., Reutterer T. (2001), Collaborative filtering methods for binary market basket analysis, [in:] Active Media Technology, Eds. J. Liu, P.C. Yuen, C.H. Li, J. Ng, T. Ishada, Springer-Verlag, Berlin, pp. 302-313.
• Mild A., Reutterer T. (2003), An improved collaborative filtering approach for predicting cross-category purchases based on binary market data, Journal of Retailing and Consumer Services, Vol. 6, No. 4, New York, pp. 123-133.
• Mirończuk M., Kreński K., Koncepcja systemu ekspertowego do wspomagania decyzji w Państwowej Straży Pożarnej, [in:] Inżynieria wiedzy i systemy ekspertowe, Eds. A. Grzech, K. Juszczyszyn, H. Kwaśnicka, N.T. Nguyen, Akademicka Oficyna Wydawnicza Exit, Warsaw 2009, pp. 699-712.
• Newell A. (1972), Human Problem Solving, Prentice Hall, New York.
• Niederliński A. (2000), Regułowe systemy ekspertowe. Wydawnictwo PKJS, Gliwice.
• Niederliński A. (2006), Regułowo-modelowe systemy ekspertowe RMSE, Wydawnictwo Pracowni Komputerowej Jacka Skalmierskiego, Gliwice.
• Orłowski C., Sitek T. (2007), Ocena technologii informatycznych - koncepcja wykorzystania systemów inteligentnych, [in:] Komputerowo zintegrowane zarządzanie, Ed. R. Knosala, vol. II, Oficyna Wydawnicza Polskiego Towarzystwa Zarządzania Produkcją, Opole.
• Orłowski C., Ziółkowski A. (2009), Wytwarzanie architektury korporacyjnej jako środowisko weryfikacji systemu agentowego do oceny technologii informatycznych, [in:] Zastosowanie technologii informatycznych w zarządzaniu wiedzą, Eds. C. Orłowski, Z. Kowalczuk, E. Szczerbicki, Pomorskie Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Gdańsk, pp. 285-294.
• Orłowski C., Ziółkowski A., Czarnecki A. (2010), Validation of an agent and ontology-based information technology assessment system, Cybernetics and Systems, Vol. 41, No. 1, Taylor & Francis, London.
• Ramkumar G. D., Ranka S., Tsur S. (1998), Weighted association rules: Model and algorithm, [in:] Proceedings of Fourth ACM International Conference of Knowledge Discovery and Data Mining, ACM.
• Ricordel P.M., Demazeau Y. (2000), From analysis to deployment: A multi-agent platform survey, [in:] ESAW'00: Proceedings of the First International Workshop on Engineering Societies in the Agent World, Springer-Verlag, London, pp. 93-105.
• Russell G.J., Bell D., Bodapati A., Brown C.L., Chiang J., Gaeth G., Gupta S., Manchanda P. (1997), Perspectives on multiple category choice, Marketing Letters, Vol. 8, No. 3, Berlin, pp. 297-305.
• Russell G.J., Petersen A. (2000), Analysis of cross category dependence in market basket selection, Journal of Retailing, Vol. 76, No. 3, New York, pp. 367-392.
• Russell G.J., Ratneshwar S., Shocker A.D., Bell D., Bodapati A., Degeratu A., Hildebrandt L., Kim N., Ramaswami S., Shankar V.H. (1999), Multiple-category decision-making: Review and synthesis, Marketing Letters, Vol. 10, No. 3, Berlin, pp. 319-332.
• Rutkowski L. (2006), Metody i techniki sztucznej inteligencji. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• Sakshi S., Akkiraju L.J. (2010), A new approach to association rule mining, Lecturs Notes in Computer Science, Springer, Berlin [forthcoming].
• Seetharaman P.B., Chib S., Ainslie A., Boatwright P., Chan T., Gupta S., Mehta N., Rao V., Strijnev A. (2004), Models of Multi-Category Choice Behavior, Working Paper, Rice University, Houston.
• Singh V.P., Hansen K., Gupta S. (2004), Modeling Preferences for Common Attributes in Multi-category Brand Choice, Working Paper, Carnegie Mellon University, Pittsburgh.
• Tao F., Murtagh F., Farid M. (2003), Weighted association rule mining using weighted support and significance framework, [in:] Proceedings of the Ninth ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, ACM, New York, pp. 661-666.
• Train K.E. (2003), Discrete Choice Methods with Simulation, Cambridge University Press, Cambridge.
• Wang W., Yang J., Yu P.S. (2000), Efficient mining of Weighted Association Rules (WAR), Proceedings of ACM SIGKDD'00, ACM, New York, pp. 270-274.
• Weichbroth P. (2009), Odkrywanie reguł asocjacyjnych z transakcyjnych baz danych, [in:] Rynek usług informatycznych, Eds. A. Nowicki, I. Chomiak-Orsa, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu nr 82, Informatyka Ekonomiczna 14, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, Wrocław.
• Weichbroth P. (2010), The visualization of association rules in market basket analysis as a supporting method in customer relationship management systems, [in:] Proceedings of Knowledge Acquisition and Management Conference, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, Wrocław [forthcoming].
• Wick M.R., Wagner P.J. (2006), Using market basket analysis to integrate and motivate topics in discrete structures, [in:] Proceedings of the 37th SIGCSE Technical Symposium on Computer Science Education, ACM, New York, pp. 323-327.
• Wrycza S., Marcinkowski B., Wyrzykowski K. (2005), Język UML 2.0 w modelowaniu systemów informatycznych, Helion, Gliwice.