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Generating groups of products using graph mining techniques
Indexado
WoS WOS:000345394100075
Scopus SCOPUS_ID:84924160509
DOI 10.1016/J.PROCS.2014.08.155
Año 2014
Tipo proceedings paper

Citas Totales

Autores Afiliación Chile

Instituciones Chile

% Participación
Internacional

Autores
Afiliación Extranjera

Instituciones
Extranjeras


Abstract


Classical approaches for clustering products, such as K-means or SOFM, do not work when exist scattered and large amounts of data. Even association rules give results that are difficult to interpret. These facts motivate us to use a novel approach that generates communities of products. One of the main advantages of these communities is that are meaningful and easily interpretable by retail analysts. This approach allows the processing of billions of transaction records within a reasonable time, according to the needs of companies. (C) 2014 The Authors. Published by Elsevier B.V.

Revista


Revista ISSN
Procedia Computer Science 1877-0509

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Disciplinas de Investigación


WOS
Sin Disciplinas
Scopus
Computer Science (All)
SciELO
Sin Disciplinas

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Publicaciones WoS (Ediciones: ISSHP, ISTP, AHCI, SSCI, SCI), Scopus, SciELO Chile.

Colaboración Institucional


Muestra la distribución de colaboración, tanto nacional como extranjera, generada en esta publicación.


Autores - Afiliación


Ord. Autor Género Institución - País
1 RIOS-PEREZ, SEBASTIAN ALEJANDRO Hombre Universidad de Chile - Chile
2 VIDELA-CAVIERES, IVAN FERNANDO Hombre Universidad de Chile - Chile
3 Jedrzejowicz, P -
4 Czarnowski, I -
5 Howlett, RJ -
6 Jain, LC -

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Origen de Citas Identificadas


Muestra la distribución de países cuyos autores citan a la publicación consultada.

Citas identificadas: Las citas provienen de documentos incluidos en la base de datos de DATACIENCIA

Citas Identificadas: 9.09 %
Citas No-identificadas: 90.91 %

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Citas identificadas: Las citas provienen de documentos incluidos en la base de datos de DATACIENCIA

Citas Identificadas: 9.09 %
Citas No-identificadas: 90.91 %

Financiamiento


Fuente
Institut de Cardiologie de Montréal
Institut de Cardiologie de Montréal
Chilean Millennium Institute of Complex Engineering Systems
Business Intelligence Research Center (CEINE)

Muestra la fuente de financiamiento declarada en la publicación.

Agradecimientos


Agradecimiento
The authors would like to acknowledge the support of the Chilean Millennium Institute of Complex Engineering Systems (ICM: P05-004-F FIN. ICM-FIC). We also would like to acknowledge to the Business Intelligence Research Center (CEINE) for their continuous support.
The authors would like to acknowledge the support of the Chilean Millennium Institute of Complex Engineering Systems (ICM: P05-004-F FIN. ICM-FIC). We also would like to acknowledge to the Business Intelligence Research Center (CEINE) for their continuous support.

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