Return to search

Recommending new items to customers : A comparison between Collaborative Filtering and Association Rule Mining / Rekommendera nya produkter till kunder : En jämförelsestudie mellan Collaborative Filtering och Association Rule Mining

E-commerce is an ever growing industry as the internet infrastructure continues to evolve. The benefits from a recommendation system to any online retail store are several. It can help customers to find what they need as well as increase sales by enabling accurate targeted promotions. Among many techniques that can form recommendation systems, this thesis compares Collaborative Filtering against Association Rule Mining, both implemented in combination with clustering. The suggested implementations are designed with the cold start problem in mind and are evaluated with a data set from an online retail store which sells clothing. The results indicate that Collaborative Filtering is the preferable technique while associated rules may still offer business value to stakeholders. However, the strength of the results is undermined by the fact that only a single data set was used. / E-handel är en växande marknad i takt med att Internet utvecklas samtidigt som antalet användare ständigt ökar. Antalet fördelar från rekommendationssytem som e-butiker kan dra nytta av är flera. Samtidigt som det kan hjälpa kunder att hitta vad de letar efter kan det utgöra underlag för riktade kampanjer, något som kan öka försäljning. Det finns många olika tekniker som rekommendationssystem kan vara byggda utifrån. Detta examensarbete ställer fokus på de två teknikerna Collborative Filtering samt Association Rule Mining och jämför dessa sinsemellan. Båda metoderna kombinerades med klustring och utformades för att råda bot på kallstartsproblemet. De två föreslagna implementationerna testades sedan mot en riktig datamängd från en e-butik med kläder i sitt sortiment. Resultaten tyder på att Collborative Filtering är den överlägsna tekniken samtidigt som det fortfarande finns ett värde i associeringsregler. Att dra generella slutsatser försvåras dock av att enbart en datamängd användes.

Identiferoai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-170770
Date January 2015
CreatorsSohlberg, Henrik
PublisherKTH, Skolan för datavetenskap och kommunikation (CSC)
Source SetsDiVA Archive at Upsalla University
LanguageEnglish
Detected LanguageSwedish
TypeStudent thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text
Formatapplication/pdf
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

Page generated in 0.0025 seconds