Web Mining e analisi dei percorsi di navigazione in rete
Campi di applicazioni delle regole associative
Il problema delle regole associative si ripropone in vari ambiti applicativi in quanto analizzando collezioni di dati riguardanti il passato si possono spesso ricavare regole importanti che aiutano a migliorare la qualità delle decisioni da prendere per il futuro. I principali ambiti di utilizzo sono quello commerciale, finanziario e scientifico. Qui di seguito sono elencati alcuni campi dove l’estrazione delle regole associative è molto utile.
Cross/Up-selling: riguarda l’individuazione e la proposta di beni/servizi complementari o abbinabili a quello richiesto dal cliente; spesso vengono proposte combinazioni di articoli che abbiano una maggiore capacità di soddisfare le sue prevedibili esigenze. Ciò avviene specialmente nell’e-commerce dove, per esempio, se un utente acquista un certo libro gli vengono consigliati anche una serie di altri libri che lo potrebbero interessare e che sono stati recuperati analizzando gli acquisti effettuati in passato da altri utenti che avevano acquistato quel libro.
Catalog design: l’analisi degli acquisti fatti in passato dai clienti può essere utile per prendere decisioni riguardo la disposizione degli articoli in un catalogo, per esempio posizionando vicini quelli che spesso vengono comperati assieme, per invogliare maggiormente il cliente a comperarli, oppure trovare insiemi di articoli che se venduti assieme probabilmente indurrebbero all’acquisto anche di altri prodotti.
Store layout: è un’applicazione analoga a quella precedente. Lo scopo di trovare queste regole è di aiutare le decisioni riguardanti la disposizione dei prodotti sugli scaffali mettendo più vicini articoli che hanno maggiore probabilità di essere acquistati assieme.
Financial forecast: l’estrazione di regole associative può essere utile per fare previsioni finanziarie basate sullo studio della storia passata.
Medical diagnosis: il problema delle regole associative trova applicazione anche in campo scientifico, in particolare in ambito medico; infatti il verificarsi di una determinata serie di sintomi può aiutare la diagnosi di alcune malattie.
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Web Mining e analisi dei percorsi di navigazione in rete
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Informazioni tesi
| Autore: | Cristian Trimboli |
| Tipo: | Diploma di Laurea |
| Anno: | 2009-10 |
| Università: | Università degli Studi di Firenze |
| Facoltà: | Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali |
| Corso: | Informatica |
| Relatore: | Laura Grassini |
| Lingua: | Italiano |
| Num. pagine: | 54 |
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