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Séminaire: «Découvertes de motifs périodiques et profitables pour l'analyse du comportement des consommateurs»

L'analyse du comportement des consommateurs est un problème classique en fouille de données. Dans sa formulation originelle, il consiste à analyser les transactions (achats) de consommateurs pour y déceler des motifs fréquents tels que des groupes d'items fréquemment achetés par des consommateurs. Ces motifs découverts peuvent être ensuite utilisés pour comprendre le comportement des consommateurs et aider la prise de décision. Bien que la découverte de motifs fréquents à de nombreuses applications, elle ignore des critères importants dans la sélection des motifs tel que le profit généré par les achats des consommateurs. De plus, les algorithmes traditionnels sont inadéquats pour a découverte de motifs cycliques (ex.: les habitudes d'achats de produits sur une base hebdomadaire ou mensuelle). Pour pallier ces limites, un nouvel algorithme nommé PHM (Periodic High-utility itemset Miner) est proposé pour la découverte de motifs périodiques générant un profit élevé. Une évaluation expérimentale démontre que l'algorithme est efficient et peut filtrer un grand nombre de motifs non périodiques pour ne présenter que les motifs périodiques et profitables à l'utilisateur. La présentation discutera également brièvement d'autres problèmes connexes.

Date / heure

 à 

Lieu

SH-3120
200, rue Sherbrooke Ouest
Montréal (QC) Canada  H2X 3P2

Contact

Ange Tato
5147912918
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