Utilizzo di algortimi di rule association mining a supporto delle attività di commercio elettronico
In questa tesi abbiamo considerato il commercio elettronico, le varie tipologie di e-commerce, i fattori di successo di esso, le sue problematiche e quelle relative alla sicurezza delle transazioni. Successivamente abbiamo introdotto il ocncetto di regola associativa, con maggiore attenzione riguardo il Market Basket analysis e l’algoritmo A-priori, che ci sono serviti per correlar ei dati. Abbiamo quindi introdotto Weka, una potente suite di algoritmi di Data Mining che ci ha permesso di calcolare le regole associative su un dataset arbitrario. E’ stato considerato un dataset relativo agli acquisti di un supermercato e abbiamo calcolato le regole associative associate a questo dataset.
I possibili sviluppi futuri riguardano l’estensione degli algoritmi descritti e provati nella tesi al contesto del Web Clickstream analysis. In altre parole sarebbe interessante applicare l’algoritmo A-Priori non solo alle transazioni commerciali che hanno effettivamente luogo ma anche alla sequenza di pagine Web seguite dai consumatori per inferire le loro preferenza
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Informazioni tesi
| Autore: | Giuseppe Laganà |
| Tipo: | Laurea I ciclo (triennale) |
| Anno: | 2008-09 |
| Università: | Università degli Studi di Reggio Calabria |
| Facoltà: | Giurisprudenza |
| Corso: | Scienze dell'economia e della gestione aziendale |
| Relatore: | Pasquale De Meo |
| Lingua: | Italiano |
| Num. pagine: | 64 |
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