I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute r  E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   8 ,   No .   4 ,  A u g u s t   201 8 ,   p p .   2 3 9 0 ~ 2 3 9 8   I SS N:  2088 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 8 i 4 . p p 2 3 9 0 - 2398           2390       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s co r e . co m/ jo u r n a ls /in d ex . p h p / I JE C E   M ining  t he  Web  Da ta for Clas sify i ng  and Pred icting  Users’   Requests       G iri s h  S ,   Ra m a m urt hy   B ,  Senthilna t ha n T   De p a rtme n t  o f   Co m p u ter S c ien c e ,   Ch rist   U n iv e rsity ,   Ho su r  Ro a d ,   Be n g a lu ru ,   Ka rn a tak a ,   In d ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J an   31 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   A p r   2 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   A p r   20 ,   2 0 1 8     Co n su m e rs are   th e   m o st i m p o rtan t  a ss e t  o f   a n y   o rg a n iza ti o n .   T h e   c o m m e r c ial  a c ti v it y   o f   a n   o rg a n iza ti o n   b o o m s  w it h   th e   p re se n c e   o f   a   lo y a l  c u sto m e r  w h o   is  v isib ly   c o n ten t  w it h   th e   p ro d u c t  a n d   se rv ice s  b e in g   o f f e r e d .   In   a   d y n a m ic   m a rk e t,   u n d e rsta n d i n g   v a riatio n s   in   c li e n t‟s  b e h a v io r  c a n   h e lp   e x e c u ti v e s   e sta b li sh   o p e ra ti v e   p ro m o ti o n a l  c a m p a ig n s.  A   g o o d   n u m b e r  o f   n e w  c o n su m e rs  a re   f re q u e n tl y   p ick e d   u p   b y   trad e rs  d u ri n g   p r o m o ti o n s.  T h o u g h ,   se v e r a l  o f   th e se   e n g ro ss e d   c o n su m e rs  a r e   o n e - ti m e   d e a l  s e e k e rs,  th e   p ro m o ti o n s  u n d e n iab ly   lea v e   a   p o siti v e   im p a c t  o n   sa les .   It  is  c ru c ial  f o r   trad e rs  to   i d e n ti f y   w h o   c a n   b e   c o n v e rted   to   lo y a l  c o n su m e r  a n d   th e n   h a v e   th e m   p a tro n ize   p ro d u c ts  a n d   se rv ice s  to   re d u c e   th e   p ro m o ti o n   c o st  a n d   in c re a se   th e   re tu rn   o n   in v e stm e n ts.   T h is  stu d y   in teg ra tes   a   c las sif ier  th a t   a ll o w s  p re d ictio n   o f   th e   ty p e   o f  p u rc h a se   th a t  a   c u st o m e r  w o u ld   m a k e ,   a s  w e ll   a s  th e   n u m b e r  o f   v is it s  th a t  h e /sh e   w o u ld   m a k e   d u rin g   a   y e a r.   T h e   p ro p o se d   m o d e l  a lso   c re a te s  o u tl in e s  o f   u se rs   a n d   b ra n d s  o r  it e m s  u se d   b y   th e m .   T h e se   o u tl in e s  m a y   n o t  b e   u se f u l  o n ly   f o r  th is   p a rti c u lar  p re d ictio n   tas k ,   b u t  c o u ld   a lso   b e   u se d   f o r  o t h e r  im p o rtan t  tas k s  in   e - c o m m e rc e ,   su c h   a s  c li e n t  se g m e n tatio n ,   p ro d u c t  re c o m m e n d a ti o n   a n d   c li e n t  b a se   g ro w th   f o r   b ra n d s .   K ey w o r d :   C u s to m er   Se g m en tatio n   C las s i f icatio n   P r ed ictio n   T r en d   E - co m m er ce   P r o d u ct  R ec o m m e n d atio n     Co p y rig h t  ©   2 0 1 8   In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .    Al l  rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Gir is h   S,    Dep ar t m en t o f   C o m p u ter   Scie n ce ,   C h r i s t U n iv er s it y ,   Ho s u r   R o ad ,   B en g al u r u ,   Kar n atak a,   I n d ia.   E m ail:  g ir is h . s @ cs.c h r is t u n iv e r s it y . i n       1.   I NT RO D UCT I O N     E - co m m er ce   w ith   t h e  h elp   o f   th e  W o r ld   W id e  W eb   h as  tak en   w o r ld   b u s i n ess e s   to   th e  n ex t  le v el,   w h er e  t h e  tr ad itio n al  ap p r o ac h   i s   o v er s h ad o w ed   b y   t h e   s ea m les s ,   q u ic k ,   e f f icie n t  an d   m in d - b lo w in g   ass is tan ce   o f   tec h n o lo g y .   I t  h as  p av ed   th e  w a y   f o r   a  co n v en ie n t  f o r m   o f   co n d u ct in g   b u s i n ess .   No w ,   th a t     E - co m m er ce   is   t h e  tr en d   i n   b u s in e s s   o r g a n izatio n s   an d   it  i s   h er e  to   s tay   f o r   th e  co m in g   y ea r s ,   f ir m s   in   g e n er al  m u s t  g ea r   to   a u to m atin g   th eir   co n s u m er   d ata  a n d   t h e  v ar ied   i n f o r m atio n   o n   t h eir   p r ef er e n ce s   i n   o r d er   to   r etain   th eir   e x is t in g   cl ien t s   a n d   attr ac t  th e   n e w   clie n ts .   „ C u s to m ized   Ser v ici n g ‟   is   p r ed icted   to   b e  th e  o n l y   w a y   f o r w ar d   in   th e s e  ti m es  o f   d e m an d in g   co n s u m er s ,   w h o   to d a y   n o t  o n l y   lo o k   f o r w ar d   to   th e  b est  s er v ice  i n   t h e   least  p o s s ib le   ti m e  b u t  co s t - ef f ec ti v e   s er v ice  to o .   Data - m in i n g   tec h n iq u es   an al y s e   lar g e  a m o u n t  o f   d ata   w it h o u t  an y   p r e - d e f in ed   h y p o th esi s   to   ex tr ac t  m ea n i n g f u l  i n f o r m at io n ,   r u les  an d   c o n s tr ain t s .   Data   Min in g   is   a   p r o ce s s   o f   ex tr ac ti n g   k n o w led g e  f r o m   d atab ase s ,   in v o l v in g   p atter n   ex tr ac ti o n   a lg o r it h m s .   Data - m i n i n g   h as  a   co llectio n   o f   v ar io u s   tech n iq u es  to   e x tr ac t  p atter n s   a n d   to   b u ild   m o d el s   f r o m   lar g e  d ata - s ets.  T h e  ch al len g i n g   p ar t  f o r   m o s t  o f   t h e  b u s i n es s es   to d ay   i s   to   u n d er s ta n d   th e  n ee d s   o f   th e ir   cu s to m er s   i n   a  d y n a m ic  e n v ir o n m e n t.   I n   s u c h   a  s it u atio n ,   c h a n g e  m i n in g   i s   u s ed   b y   a n al y s t s   t o   u n d er s ta n d   cu s to m er ‟ s   n ee d s . As  d ec is io n - tr ee   alg o r ith m   i s   a  clas s i f icatio n - b ased   alg o r ith m ,   it  d o es n ‟ t  i n v o l v e  a  co m p lete   ch a n g e  in   th e  d ata - s et.   „ R u l e   E x tr ac tio n ‟   w as  t h e  m o s t  w id el y   u s ed   tech n iq u es  i n   u n d er s tan d in g   t h e  r elatio n s h ip   b et wee n   v ar io u s   p r o d u ct  ite m s   p u r c h ased   b y   th e   cu s to m er s   p r o p o s ed   a  s y s te m   t h at  c an   id en tify   c h a n g e s   i n   c u s to m er s ‟   b e h av io u r .   T h e  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2088 - 8708       Min in g   th e  W eb   Da ta   fo r   C la s s ifyin g   a n d   P r ed ictin g   User s ’   R eq u ests   ( Gi r is h   S )   2391   s y s te m   u s e s   p r ev io u s   p u r ch a s e   r ec o r d s   to   d eter m i n e  an d   id en tify   p r o d u cts th at  a  c u s to m er   m a y   lik e.   C u s to m er   b eh av io u r   g i v es  u s   d e m o g r ap h ic  v ar iab les  u s ed   to   an al y s e  p atter n s .   R ec en c y ,   Fre q u e n c y   a n d   m o n etar y ( R FM)   ca n   b e  u s ed   to   d if f er en tiate  b e t w ee n   co n s u m er s .   T h is   s tu d y   i n te g r ates  a  class i f ier   w h ic h   ca n   p r ed ict  th e  n ee d s   o f   th e  cu s to m er s   an d   t h e  t y p e   o f   p u r ch ase s   th e y   m i g h t  m a k e.   I n   th i s   p ap er ,   w e  h a v e  ca teg o r ized   b o th   p r o d u cts  an d   cu s to m er s   b ased   o n   th eir   p r ev io u s   r ec o r d s   an d   th en   s i m ilar   u s er s   w er e  g r o u p ed   to g eth er .   T h e  ex tr ac ted   in f o r m a t io n   ca n   b e  u s ed   f o r   v ar io u s   e - co m m er ce   ap p lic atio n s   s u c h   as  p r o d u ct  r ec o m m e n d atio n ,   C u s to m er   I n s i g h ts ,   C u s to m er   s eg m e n tatio n   a n d   User - b ased   b r an d   id en tif icatio n .   T h e  g e n er ated   u s er   p r o f iles   o r   f ea tu r es  ca n   b e  u s ed   b y   m er ch a n ts   to   k n o w   t h eir   cu s to m er s   b etter .       2.   RE L AT E D  WO RK       Min i n g   is   t h e  p r o ce s s   o f   e x tr ac tin g   k n o w le d g e  o r   i n f o r m a t io n   f r o m   th e  w eb   [ 1 ] .   W eb   Min i n g   a ls o   h as  its   o w n   t y p e s   o r   w a y s   i n   w h ic h   it  is   tr ea ted   ac co r d in g   t o   w h at  k in d   o f   d ata  it   co n tain s   [ 2 ] .   C o n ten t  Min in g   is   k n o w led g e  o r   in f o r m atio n   g ain ed   f r o m   t h e  co n te n t  o f   t h e  s ite   [ 3 ] .   Stru ctu r e  Mi n in g   i s   th e  to p o lo g y   o f   t h e  s ite  o r   a  w a y   in   w h ic h   t h e  r ef er en ce s   o r   lin k s   ar e  p u t  at  t h e   s ite;  Usa g e  Mi n i n g   i s   ex tr ac t io n   o f   I n f o r m atio n   f r o m   t h e  u s er   lo g i n - i n   cr ed en tials   an d   s to r ed   as  u s er   d etail s   ac co r d in g l y .   A l s o   th e  co n c ep t  o f   w eb   m i n i n g   f r o m   s er v er   lo g   d etai l s   w as   th r o w n   i n to   li g h t  [ 4 ] .   A n   atte m p t  w a s   m ad e  to   clas s if y   u s er s   b ased   o n   th e   s ite ‟ s   v is i to r s   b u t  it  lac k ed   ac cu r ac y   b ec au s e  co n te n t  w as n ‟ t  ta k en   in to   co n s id er atio n .   C las s i f ica tio n   atte m p t s   w er e   also   m ad e  o n   te x t  co n te n ts   o f   th e  u s er s   v is ited   s ite s   w it h   th e  h elp   o f   t h e  lo ca l  ca c h e  an d   co o k ies   [ 5 ] .  Ho w e v er ,   as  th i s   w as  o n l y   b a s ed   o n   th e  r ec en t  v is i ts   an d   cli ck s   a n d   u s er ‟ s   i n ten tio n s   ar e  s u b j ec t  to   ch an g e  at   an y   ti m e,   it  w as n ‟ t  ea s y   to   g iv e  ex ac t  p r ed ictio n   ea ch   ti m e  a s   u s er s   tas te  o r   in ter est s   te n d   to   ch an g e  r ap id l y .   I t   b ec am e  d i f f icu l t  to   ca ch e  p ag es  an d   p r ed ict  th e m .   C l u s ter i n g   B ased   o n   p ag es‟   ac ce s s   an d   p ag e  s eq u en ce   w a s   also   an   atte m p t  m ad e  w h er e  r esu lt s   w er e  d r a w n   b ased   o n   th e  s e s s io n   ti m in g s   [ 6 ] .   T h er e  ar e  s o m e  alr ea d y   ex is t in g   s y s te m s   w h ic h   h el p   th e  w eb   d esi g n er s   i n   o r g an izi n g   th eir   w eb s i tes  ac co r d in g l y   i n   b o th   r ec o m m e n d at io n s   m eth o d   a n d   o f f li n e  m et h o d s   [ 7 ] .   R ec o m m en d atio n s   ar e  g e n er all y   b ased   o n   a  p r ev io u s   u s er ‟ s   i n ter est   an d   i f   t h e  p atter n -   m a tch   o cc u r s ,   a  r ec o m m e n d atio n   is   p u t  f o r w ar d   to   t h e  u s er .   A cc o r d in g   to   [ 8 ]   th er e  ar e  f e w   w a y s   i n   w h ic h   „ C o n te n t  Mi n i n g ‟   ca n   h ap p en ;  P r e - m in in g ,   w h er e  th e   s es s io n s   o n l y   i n v o l v e   co n ten t s   f r o m   t h e  s ite  an d   P o s t - m i n i n g ,   w h er e  th e  co n te n t  an d   th e  r esu l ts   ar e  in d ep en d en t   [ 9 ] .   Min in g   is   th e   p r o ce s s   o f   ex tr ac tin g   k n o w led g e  o r   in f o r m atio n   f r o m   th e  w e b .   W e b   Min in g   also   h a s   its   o w n   t y p es  o r   w a y s   i n   w h ic h   it   is   tr ea ted   ac co r d in g   t o   w h at  k i n d   o f   d a ta  it  co n tain s .   C o n ten t   Mi n in g ,   i s   n o th i n g   b u t  k n o w led g e  o r   in f o r m atio n   g a in e d   f r o m   th e   c o n ten t   o f   th e   s ite   [ 1 0 ] .   A ls o   th e  co n ce p t  o f   w eb   m in in g   f r o m   s er v er   lo g   d etail s   w a s   th r o w n   i n to   lig h t  [ 1 1 ] .   W h ich   is   a  co m b i n atio n   o f   d i f f e r en t  s y s te m s   p u t  to g e th er   f o r   b etter   r esu lts   [ 12] ,   [ 1 3 ] .   W eb   m in i n g   h elp s   i n   i m p r o v in g   t h e  s ca lab ilit y   an d   ef f ec t iv e n es s   o f   a  s ite.   An   ap p r o ac h   o f   u s in g   s e m a n ti c  d ata  g at h er ed   f r o m   w eb   m in i n g   an d   s h o w   h o w   s e m an tic  d ata  ca n   b e  u s ed   to   p er s o n alize   o n e‟ s   w eb s i te.   A l s o   s h o w s   h o w   to   u s e  s e m a n tic  d ata  to   i m p r o v e  th e  tr af f ic  attr ac ted   to w ar d s   s it e  [ 1 4 ] ,  [ 1 5 ] .   A   r u le   b ased   p ag e  class i f icatio n   w a s   p r o p o s ed   [ 1 6 ] .   A   m o d el  w h er e  u s er   n a v i g atio n   p r o f ile s   ar e  g en er ated   w it h   t h e  h elp   o f   w eb   m in i n g   f r o m   th e  d ata  ac q u ir ed   f r o m   th e  s er v er s .   T h is   ap p r o ac h   is   b ased   o n   b y te - lev el  a n d   lan g u a g e  is   in d ep en d e n t,  th e  p r o f ile  s ize  is   li m ited   an d   t h e  ac cu r ac y   r ate  i s   b ased   th e  la n g u a g e  i n p u t ted   [ 1 7 ] .  T h e  r ec o r d   o f   ev en ts   o cc u r r in g   o v er   a  p er io d   o f   ti m e  i s   co llected   f r o m   t h e  s er v er   d o m ai n s   [ 1 8 ] .   T h e   p r o b lem s   i n   r ec o r d in g   th e  s eq u en tial  o cc u r r en ce s   o f   e v en t s   an d   ea ch   o f   t h is   ac ti o n s   ar e  s p lit  in to     s ess io n s   th e y   s h o w   th a t  o n e  s u ch   s es s io n s   h av e   t h e  d ata  wh ich   w e  ca n   u s e   to   f o r m   r u le s   f o r   d escr ib i n g   th e   n ex t   o cc u r r en ce   o f   an   ev e n t.  T h ey   p r o v id e  a n   al g o r ith m   wh ich   is   u s ed   to   h elp   r ec o r d   th e  ev en ts   a n d   p r o v id e  d escr ip tio n   f o r   it   [ 1 9 ] ,   [ 2 0 ] .        3.   P RO P O SE D  M E T H O DO L O G Y   T h is   p ap er   ai m s   at   an a l y s in g   t h e  co n te n t o f   a n   E - co m m er ce   d atab ase.   B ased   o n   th e  a n al y s i s ,   a  m o d el   w a s   b u ilt to   p r ed ict  th e  p u r ch a s es o f   a  n e w   c u s to m er   b ased   o n   h i s / h er   ea r lier   p u r ch asi n g   tr a ck   r ec o r d .     3 . 1 .   Da t a   p re pa ra t io n   T h e  d ataset  w a s   s elec ted   f r o m   a n   E - co m m er ce   d ataset  co m p r i s i n g   4 0 0 , 0 0   en tr ies.  Fi g u r e   1   s h o ws   th at  t h e  d ata  co n tai n ed   4 3 7 2   u s er s   a n d   t h e y   h ad   p u r c h ase d   ab o u t  3 6 8 4   p r o d u cts  an d   th e  to tal  n u m b er   o f   tr an s ac tio n s   ca r r ied   o u t  w er e  2 2 0 0 0 .   T h e  n ex t   s tep   w a s   to   ar r iv e  a t   th e,   n u m b er   o f   p r o d u cts  b o u g h t   p er   tr an s ac t io n   a n d   a f ter   t h is   a ll  t h e  n u l l  v al u es  a n d   tr an s ac tio n s   wh er e  o r d er s   h ad   b ee n   ca n ce lled   w er e  r e m o v ed   f r o m   t h e  d ata  s et.   A   v ar iab le  w a s   th en   cr ea ted   to   s h o w   t h e  to tal  p r ice  o f   ea ch   p u r ch ase  m ad e  b y   th e  c u s to m er .   Fi g u r e   2   s h o w s   a  s a m p le  o f   h o w  b ask et  p r ice  is   ca lcu lated   f o r   ea ch   tr an s ac tio n .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   4 ,  A u g u s t   201 8   :   2 3 9 0   –   2 3 9 8   2392       Fig u r e  1 .   Su m m ar y   o f   t h e  w h o le  d ata  s et   Fig u r e  2 .  A  s a m p le  o f   b as k et  p r ice  f o r   ea ch   tr an s ac tio n         3 . 2 .   Understa nd ing   pro du ct   ca t eg o ries   T o   b eg in   w it h ,   w e  f ir s t  e x tr ac t  in f o r m atio n   r eg ar d in g   p r o d u cts  f r o m   th e  d escr ip tio n   Var iab le.     Fig u r e   3   s h o w s   h o w   th e  b as k et  p r ice  o f   ea ch   tr an s ac tio n   is   d iv id ed   f o r   th e  w h o le  d ata s et.   T h e  p r o ce s s   o f   ex tr ac tio n   o f   i n f o r m atio n   is   as   f o llo w s :   a.   E x tr ac t th e  ter m s   f r o m   t h e  d es cr ip tio n   b.   Fo r   ea ch   o f   th e s e  ter m s ,   tr y   to   f i n d   o u t th e  r o o t a n d   co llectio n   o f   s et  o f   ter m s   r elate d   w it h   i t   c.   C alcu late  th e  o cc u r r e n ce   o f   ter m   in   t h e  d ata  s et         Fig u r e  3 .   A   p ie - c h ar t d is p la y i n g   t h e  p r ice  ag ai n s t e ac h   in v o i c e         Fig u r e  4 .  C o u n t o f   ea ch   w o r d   in   th e  p r o d u ct  d escr ip tio n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2088 - 8708       Min in g   th e  W eb   Da ta   fo r   C la s s ifyin g   a n d   P r ed ictin g   User s ’   R eq u ests   ( Gi r is h   S )   2393   Fig u r e   4   s h o w s   th e  n u m b er   o f   o cc u r r en ce s   o f   ea ch   w o r d   in   th e  d ataset.   W ith   th e  h el p   o f   th ese   k e y w o r d s ,   w e  co u ld   n o w   g r o u p   th e  p r o d u cts.  Firstl y ,   th e  p r o d u cts  w er e  g r o u p ed   in to   an   m * n   m a tr ix :  w h er e   th e  a{ m , n }  co ef f ic ien t   is   1   i f   t h e  d escr ip tio n   o f   t h e  p r o d u ct  m   c o n tai n s   th e   w o r d   n ,   a n d   0   o th er w is e.   Fig u r e   5  is   a  m atr i x   s h o w in g   h o w   t h e  k e y w o r d s   ar e  m ap p ed   w it h   th e  p r o d u cts.         Fig u r e  5 .  A   m atr ix   d ep icti n g   h o w   k e y w o r d s   ar e  m ap p ed   w it h   r esp ec tiv e  p r o d u cts       3 . 3 .   Clus t er   p ro du ct s   I n   t h is   s ec tio n ,   p r o d u cts   o f   s i m ilar   k i n d   w er e  g r o u p ed   i n to   r esp ec tiv e  cla s s e s .   Fo r   g r o u p i n g   o f   t h ese   p r o d u cts,  w e  u s ed   K m ea n s   te ch n iq u e,   w h er e  it  u s ed   E u clid ea n   Di s tan ce   to   ca lc u late  t h e  d is tan ce   a n d   g r o u p   th e  p r o d u cts  ac co r d in g l y .   W h ile  C l u s ter i n g ,   it  w a s   f o u n d   th at  w h e n   t h e  n u m b er   o f   clu s ter s   h ad   g o n e     b ey o n d   5 ,   th e  n u m b er   o f   ele m en ts   i n   ea c h   cl u s ter   b ec a m e   v er y   lo w .   T h er ef o r e,   it  w as   d ec id ed   to   s eg r eg ate   th e m   in to   5   clu s ter s .   Fi g u r e   6   s h o w s   n u m b er   o f   ele m e n ts   i n   ea ch   clu s ter .       Fig u r e  6 .  Nu m b er   o f   ele m e n ts   in   ea ch   C l u s ter       W e  n o ticed   t h at  ea c h   c lu s ter   co n tai n ed   o b j ec ts   th at   co u l d   b e  ass o ciate d   w i th   ter m s   w h ic h   h ad   m ea n in g .   Fi g u r e  7   s h o w s   w o r d   clo u d   w it h   v ar io u s   ele m en t s   in   ea ch   cl u s ter .           Fig u r e  7 .  A   w o r d   clo u d   o f   v ar i o u s   ele m en t s   in   d i f f er en t c l u s t er s       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   4 ,  A u g u s t   201 8   :   2 3 9 0   –   2 3 9 8   2 394   3 . 4 .   P rincipa l c o m po nent  a na ly s i s   I n   o r d er   to   ch ec k   th e  u n iq u e n ess   o f   ele m e n ts   in   t h e  cl u s ter .   a  P C A   w a s   p er f o r m ed   to   u n d er s tan d   its   d is tin ct n es s .   Fi g u r e   8   s h o w s   h o w   ele m e n t s   ar e  s ca tter ed   w it h i n   t h eir   g r o u p s .   Fi g u r e   9   s h o w s   t h e  p r o d u cts  clu s ter ed   af ter   P C A .         Fig u r e  8 .  Un iq u e n es s   o f   t h e  el e m en ts   w it h   t h e  clu s ter             Fig u r e  9 .  C lu s ter   o f   v ar io u s   p r o d u cts       3 . 5 .   Cus t o m er   c a t eg o ries   W e  n ee d ed   to   f ir s t   g r o u p   th e   v ar io u s   p r o d u cts   i n to   5   cl u s ter s .   Fo r   a n al y s is ,   t h is   in f o r m atio n   w a s   ad d ed   to   th e  d ataset  in   th e   f o r m   o f   ca t_ p r o d ,   w h er e  ea c h   c lu s ter   w as  d e n o ted .   Nex t,   C at _ N  v ar iab les  w er e   cr ea ted ,   w h ich   in d icate d   t h e  a m o u n t  s p en t  i n   ea c h   p r o d u ct  ca teg o r y .   B y   d o i n g   th i s ,   w e  h ad   all  th e  d ata  t h at   w a s   r eq u ir ed   in   o n e  Data   f r a m e  o r   tab le.   Fig u r e   1 0   s h o ws  h o w   ea c h   cu s to m er ‟ s   in v es t m e n t  i n   d if f er en t   ca teg o r ies.          Fig u r e  1 0 .  A   s a m p le  s h o w i n g   h o w   ea c h   cu s to m er ‟ s   in v est m en t v ar ie s   in   v ar io u s   ca te g o r ie s       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2088 - 8708       Min in g   th e  W eb   Da ta   fo r   C la s s ifyin g   a n d   P r ed ictin g   User s ’   R eq u ests   ( Gi r is h   S )   2395   Hav i n g   d o n e   all  t h is ,   w e  co u l d   n o w   f i n d   t h e  o th er   v ar iab les   lik e  m a x ,   m in ,   m ea n   a n d   last _ p u r ch ase   f o r   ev er y   u s er   w h ic h   h elp ed   i n   id en ti f y i n g   a n   i n d iv id u al  u s er   w h o   h ad   m ad e  j u s t  o n e   s i n g le  p u r c h ase.   On e   o f   th e  o b j ec tiv e  w as  to   tar g et  th e s e  cu s to m er s   an d   tr y   to   r etain   th e m .   F ig u r e   1 1   s h o w s   Un iq u en es s   o f   cu s to m er s   af ter   clu s ter in g .       Fig u r e  1 1 .  Un iq u en e s s   o f   cu s t o m er s   w h e n   cl u s ter ed       T h e  n u m b er   o f   c lu s ter s   c h o s e n   w er e  b ased   o n   t h e  s ilh o u ett e  s co r e  an d   t h e  b est   s co r e  w a s   o b tain ed   w it h   1 1   clu s ter s .   I t  is   e v id en t  th at  c u s to m er s   in   th e  cl u s ter s   w er e  d is ti n ct  a n d   th e  co n te n t s   w er e  av er a g ed   b y   s elec ti n g   v ar io u s   cl ien t s .   W h e n   ch ec k ed   af ter   cl u s ter i n g   t h e  to tal  n u m b er   o f   cu s to m er s   w er e  3 6 0 8 .       4.   E VA L UA T I O N  AND  R E SU L T S     4 . 1 .   Cla s s if ica t io n o f   c us t o m er s   Th e  o b j ec tiv e  h er e  w as   to   b u ild   a   m o d el  th at   w o u ld   cla s s i f y   c u s to m er s   i n to   d i f f er en t  cu s to m er   ca teg o r ies  b ased   o n   th e   r ec o g n itio n   o f   th eir   ea r lier   p u r ch a s i n g   p atter n s .   T h e  m ai n   ai m   w a s   to   m ak e  s u r e  th is   class i f icatio n   h ap p en ed   at  th e   v er y   f ir s t   v i s it  i ts el f .   Fo r   th is ,   w e  to o k   th e  h elp   o f   th e  at tr ib u tes  o f   ea c h   cla s s   an d   class if ied   b ased   o n   th e s e  attr ib u tes.  As  t h e  ai m   w as  to   d ef in e  a  cla s s   a t  th e  f ir s t  v is it,   o n l y   t h e  co n ten t   o f   th e  ite m   w as c o n s id er ed   an d   v ar iab les s u c h   as  f r eq u en c y   an d   all  w er e  i g n o r ed .   1 )     Su p p o r t  Vec to r   Ma ch in e  class if ier :   At  f ir s t,  SVC   cla s s i f ier   w a s   u s ed   to   cr ea te  an   I n s ta n ce   o f   C L ASS_ FIT   an d   th e n   ca ll g r id _ s ea r ch   ( ) .   P r o v id ed   P ar am eter s   w er e:   a.   H y p er p ar am e ter s   w it h   o p ti m al   v alu e s .   b.   Nu m b er   o f   f o ld s   f o r   cr o s s   v a li d atio n .   W h en   T ested   th e  m o d el   g a v e  a  p r ec is io n   o f   8 7 . 4 0 %.   2 )     C o n f u s io n   Ma tr i x :   F ig u r e   12 ,   is   a  co n f u s io n   m atr i x   th at  s h o w s   t h e  p r ed icted   v alu e s   ar e  p lo tted   o n   th e  x   ax is ,   t h e  tr u e  v a lu e s   ar e  p lo tted   o n   th e  y   ax is   an d   t h e  ele m e n ts   p lo tted   ac r o s s   th e  d i ag o n al  ar e  r ig h tl y   class i f ied .   Fo r   ex a m p le,   w h e n   s ee n   i n   th e  ab o v e  m a tr ix   f o r   T r u e  L ab el  „ 2 ‟   an d   f o r   P r ed icted   L ab el  „ 2 ‟   t h e   clas s i f ied   co u n t o f   ele m en ts   is   2 7 2 .           Fig u r e  1 2 .  A   co n f u s io n   m atr i x   s h o w i n g   t h e  tr u e  v al u es a n d   p r ed icted   v alu es     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   4 ,  A u g u s t   201 8   :   2 3 9 0   –   2 3 9 8   2396   4 . 2 .   L ea rning   c urv e   Fig u r e   13   is   a  lear n i n g   c u r v e  an d   lear n i n g   c u r v e  i s   a  t y p ical  w a y   to   test   t h e  q u ali t y   o f   a  f it .     I n   p ar ticu lar ,   th e s e  t y p e  o f   c u r v es  allo w   to   d etec t  p o s s ib le  d r a w b ac k s   i n   a  m o d el,   li n k ed   f o r   ex a m p le  to   o v er -   o r   u n d er - f itti n g .   T h is   al s o   s h o w s   to   w h ic h   ex te n t t h e  m o d e  c o u ld   b en ef it  f r o m   a  lar g er   d ata   s a m p le.               Fig u r e  1 3 .  A   s et  lear n in g   cu r v es d if f er en tiat in g   b et w ee n   v ar i o u s   clas s i f ier s       Fin all y ,   t h e  r esu lt s   o f   t h e  d if f er en t  class i f ier s   p r esen ted   in   t h e  p r ev io u s   s ec tio n s   co u ld   b e  co m b i n ed   to   i m p r o v e  th e  clas s if icatio n   m o d el.   T h is   co u ld   b e  ac h iev e d   b y   s elec ti n g   th e  c u s to m er   ca teg o r y   as  t h e  o n e   in d icate d   b y   t h e  m aj o r ity   o f   cl ass i f ier s .   T o   d o   th is ,   th e  „ Vo ti n g   C la s s i f ier ‟   m eth o d   o f   t h e  s k lear n   p ac k ag e  w as   u s ed .   A s   a  f ir s t  s tep ,   th e  p a r a m eter s   o f   t h e  v ar io u s   clas s if ier s   u s i n g   th e  b est  p r ev io u s   p ar am e ter s   w er e  ad j u s ted .   T h en ,   a  class i f ier   w a s   d ef i n ed   th at  m er g ed   th e  r es u lts   o f   t h e  v ar io u s   clas s i f ier s   an d   tr ain ed   th e m .   A   f e w   c lass if ier s   w er e  tr ai n e d   to   ca teg o r ize  cu s to m er s .   U n til  t h at  p o i n t,  t h e  w h o le   an al y s i s   w a s   b ased   o n   th e  d ata  o f   th e  f ir s t  1 0   m o n t h s .   I n   th i s   s ec tio n ,   th e   m o d el  f o r   th e  last   t w o   m o n t h s   o f   th e  d ataset  t h at   h ad   b ee n   s to r ed   in   th e   s et_ test   d ataf r a m e  w a s   test ed .   I n   a  f ir s t   s tep ,   t h is   d ata  w as   r eg r o u p ed   an d   r e f o r m atted   ac co r d in g   to   t h e  s a m e  p r o ce d u r e  as  w as   u s ed   o n   t h e  tr ai n i n g   s et.   Ho w ev er ,   to   tak e   in to   ac co u n t  th e   d if f er en ce   i n   ti m e  b et w ee n   t h e  t w o   d atasets   a n d   w ei g h   th e  v ar iab les  co u n t  an d   s u m   t o   o b tain   eq u iv alen ce   w it h   th e   tr ain in g   s et,   th e  d ata  w a s   co r r ec ted .   Fig u r e   1 4   s h o w s   t h e  co n s o lid ated   d ataf r a m e  tak e n   f o r   test i n g .           Fig u r e  1 4 .  A   s a m p le  d ata  tak e n   f o r   test i n g       T h en ,   th e  d ataf r a m e   w a s   co n v er ted   in to   a  m atr i x   an d   o n l y   v ar iab les  t h at  d ef i n e  t h e  ca teg o r y   to   w h ic h   co n s u m er s   b elo n g   w er e  r etain ed .   A t  th i s   le v el,   th e  m et h o d   o f   n o r m al izatio n   u s ed   o n   th e  tr ai n i n g   s et   w a s   r ec alled .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2088 - 8708       Min in g   th e  W eb   Da ta   fo r   C la s s ifyin g   a n d   P r ed ictin g   User s ’   R eq u ests   ( Gi r is h   S )   2397   E ac h   lin e  i n   t h is   m atr ix   co n t ain ed   a  co n s u m er ' s   b u y i n g   h a b it s .   A t  t h i s   s ta g e,   it  w a s   a  q u esti o n   o f   u s i n g   t h ese   h ab it s   i n   o r d er   t o   d ef in e   a  ca te g o r y   to   w h ic h   t h is   co n s u m er   b elo n g s .   Fi g u r e   1 5   s h o w s   t h e   p r ec is io n   v al u e  o f   o u r   m o d el  w h e n   test ed   w it h   v ar io u s   clas s if ier s .       Fig u r e  1 5 .  P r ec is io n   v alu e  o f   m o d el  w h e n   test e d   w it h   v ar io u s   cla s s i f ier s       5.   CO NCLU SI O N     T h e  w o r k   d escr ib ed   in   th is   p a p er   w a s   b ased   o n   a  d atab ase  p r o v id in g   d etails  o n   p u r c h ase s   m ad e  o n   an   E - co m m er ce   p latf o r m   o v e r   a  p er io d   o f   o n e  y ea r .   E ac h   en tr y   i n   t h e  d ataset   d escr ib ed   th e  p u r c h ase  o f   a  p r o d u ct,   b y   a  p ar ticu lar   cu s t o m er   a n d   at  a  g iv e n   d ate.   Giv e n   th e  a v ailab le  in f o r m at io n ,   a  m o d el  w a s   d ev elo p ed   th at  allo w ed   th e  p r ed ictio n   o f   th e  t y p e  o f   p u r c h ase  t h at  a  cu s to m er   w o u ld   m ak e  a s   w e ll  as  th e   n u m b er   o f   v i s it s   th at  h e/ s h e  wo u ld   m ak e  d u r in g   a  y ea r ,   r ig h t   f r o m   i ts   f ir s t  v i s it to   th e  E - co m m er ce   s ite.   Fin all y ,   t h e  q u alit y   o f   t h ese  p r ed ictio n s   o f   th e  d i f f er e n t  c lass i f ier s   w er e  tes ted   o v er   th e  last   t w o   m o n t h s   o f   th e  d ataset.   T h e  d ata  w as  t h e n   p r o ce s s ed   in   t w o   s t ep s :  f ir s t,  all  t h e  d ata  w as  co n s id er ed   ( o v er   th e  2   m o n t h s )   to   d ef i n e  th e   ca teg o r y   to   w h ich   ea ch   clie n t  b e lo n g s ,   a n d   th e n ,   t h e   clas s if i er   p r ed ictio n s   w er e   co m p ar ed   w it h   t h is   ca te g o r y   a s s i g n m e n t.  I t  w as  f o u n d   t h at  7 5 % o f   clie n ts   w er e  a w ar d ed   th e  r ig h t c lass e s .   T h e   p er f o r m a n ce   o f   th e  c lass if ier   t h er ef o r e  s ee m ed   c o r r ec t  g iv e n   th e  p o ten tia l  s h o r tco m i n g s   o f   th e  c u r r en t  m o d el.   I n   p ar ticu lar ,   a  b ias  th at  h ad   n o t  b ee n   d ea lt  w it h ,   w er e  t h e  co n ce r n s   o n   t h e  s ea s o n al it y   o f   p u r ch a s es  an d   th e   f ac t  t h at  p u r ch a s in g   h ab it s   wo u ld   p o ten tiall y   d ep en d   o n   t h e  ti m e   o f   y ea r   ( f o r   ex a m p l e,   f esti v al   ti m es  lik e   C h r i s t m as,  Di w a li  etc. ) .   I n   p r ac tice,   th i s   s ea s o n al  e f f ec t  m a y   ca u s e  t h e  ca te g o r ies  d ef i n ed   o v er   a  1 0 - m o n t h   p er io d   to   b e  q u ite  d if f er e n t  f r o m   t h o s e  ex tr ap o lated   f r o m   th e   last   t w o   m o n t h s .   I n   o r d er   to   co r r ec t  s u ch   b ias,  it   w o u ld   b e  b en ef icial  to   h a v e  d a ta  th at  w o u ld   co v er   a  lo n g er   p er io d   o f   tim e.       RE F E R E NC E S   [1 ]     O.  Et z io n i,   “ T h e   w o rld - w id e   w e b :  Qu a g m ire  o r  g o ld   m in e ” ,  Co mm u n ica ti o n s  o f  th e   ACM ,   v o l .   39 ,   n o .   11 ,   1 9 9 6 ,    pp.   65 - 6 8 .   [2 ]     M .   Ei rin k i,   M .   V a z irg ian n is,   “ Web   m in in g   f o r  w e b   p e rso n a li z a ti o n ” ,  ACM   T ra n sa c ti o n s  o n   In ter n e t  T e c h n o lo g y ,  v o l.   3 ,   n o .   1 ,  2 0 0 3 ,   p p .   1 - 2 7 .   [3 ]     M .   He n z in g e r,   “ L in k   a n a l y s is  in   w e b   in f o rm a ti o n   re tri e v a l ” ,   Bu ll e ti n   o f   th e   tec h n ica l  c o m m it tee   o n   d a ta  e n g in e e rin g ” ,   IEE E  Co m p u ter  S o c iet y ,   v o l.   23 ,  2 0 0 0 ,   p p .   3 - 9.   [4 ]     D.  S h e n ,   Y.  C o n g ,   J. - T .   S u n ,   Y. - C.   L u ,   “ S t u d ies   o n   C h i n e se   w e b   p a g e   c las si f ica ti o n ” ,   in :   Pro c e e d i n g s  o f  t h e   2 0 0 3   In ter n a t io n a l  C o n fer e n c e   o n   M a c h in e   L e a rn i n g   a n d   Cy b e rn e ti c s ,   v o l.   1 ,   2 0 0 3 ,   p p .   2 3 - 27.   [5 ]     P .   V a h d a n i  A m o li   a n d   O.   S o j o o d i  S h . ,   “ S c ien ti f ic  Do c u m e n ts  Clu ste rin g   Ba se d   o n   T e x t  S u m m a ri z a ti o n ” ,   In t e rn a t io n a l  J o u rn a l  o f  E lec trica l  a n d   C o mp u ter   En g in e e rin g   ( IJ ECE ) ,  v o l.   5 ,   n o .   4 ,   p p . 7 8 2 - 7 8 7 ,   2 0 1 5 .   [6 ]     H.  M a n n il a ,   H.  T o iv o n e n ,   A . I.   V e rk a m o ,   “ Disc o v e rin g   f re q u e n t  e p iso d e s  in   se q u e n c e s” ,   in :  Pro c e e d in g s  o f  t h e   Fi rs t  In ter n a ti o n a l  Co n fer e n c e   o n   Kn o wle d g e   a n d   Da t a   M in i n g ,   1 9 9 5 ,   p p .   2 1 0 - 2 1 5 .   [7 ]     Ra v i  k u m a r  V . ,   a n d   K.   Ra g h u v e e r,   “ L e g a l  Do c u m e n ts  Clu ste rin g   a n d   S u m m a riz a ti o n   u sin g   Hie r a rc h ica l  L a ten t  Dirich let  A ll o c a ti o n ” ,   IA ES   I n ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f  Arti fi c ia l  I n te ll ig e n c e   ( IJ - AI) ,   v o l.   2 ,   n o .   1 ,   p p .   2 7 - 3 5 ,   2 0 1 3 .   [8 ]     R .   Bu rk e ,   “ H y b rid   re c o m m e n d e r  s y ste m s: su rv e y   a n d   e x p e ri m e n ts ” ,   Us e r  M o d e ll in g   a n d   Us e r - Ad a p ted   In ter a c ti o n ,   v o l.   12 ,   n o .   4 ,  2 0 0 2 ,   p p .   3 3 1 - 3 7 0 .   [9 ]     H.  Da i,   B.   M o b a sh e r,   “ A   ro a d   m a p   to   m o re   e ff e c ti v e   w e b   p e rso n a li z a ti o n :  In teg ra ti n g   d o m a in   k n o w l e d g e   w it h   w e b   u sa g e   m in in g ” ,   in :  I n ter n a ti o n a l   Co n fer e n c e   o n   In ter n e t   Co mp u ti n g ,   2 0 0 3 ,   p p .   5 8 - 6 4 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   4 ,  A u g u s t   201 8   :   2 3 9 0   –   2 3 9 8   2398   [1 0 ]     W .   L in ,   S . A .   A l v a re z ,   C.   Ru iz,  “ Co ll a b o ra ti v e   re c o m m e n d a ti o n   v ia  a d a p t iv e   a ss o c iatio n   r u l e   m in in g ” ,   in :   W EB KDD 2 0 0 0   –   W e b   M in in g   fo r  E - Co mm e rc e   –   Ch a ll e n g e s  a n d   Op p o rtu n it ies ,   S e c o n d   In ter n a ti o n a l  W o rk sh o p ,  Bo sto n ,   M A ,   USA ,   2 0 0 0 .   [1 1 ]     O.R.   Zaia n e ,   M .   X i n ,   J.   Ha n ,   “ Disc o v e rin g   W e b   a c c e ss   p a tt e rn s  a n d   tren d s  b y   a p p ly in g   OLA P   a n d   d a ta  m in in g   tec h n o l o g y   o n   W e b   lo g s” ,   in :  A d v a n c e s in   Dig it a l  L ib ra ries ,   S a n ta   Ba rb a ra ,   CA ,   US A ,   1 9 9 8 ,   p p .   1 9 - 29.   [1 2 ]     B.   Zh o u ,   S . C .   Hu i,   K.   Ch a n g ,   “ A n   in telli g e n t  re c o m m e n d e r  s y st e m   u sin g   se q u e n ti a l  w e b   a c c e ss   p a tt e rn s” ,   i n :   Pro c e e d in g s  o f  t h e   2 0 0 4   IEE E  Co n fer e n c e   o n   Cy b e rn e t ics   a n d   I n tel li g e n t  S y ste ms ,   S in g a p o re ,   2 0 0 4 ,   p p .   1 - 3.   [1 3 ]     H.  Ish ik a w a ,   T .   Na k a ji m a ,   T .   M izu h a ra ,   S .   Y o k o y a m a ,   J.  Na k a y a m a ,   M .   Oh ta,  K.  Ka tay a m a ,   “ A n   in telli g e n t  w e b   re c o m m e n d a ti o n   sy ste m :  A   w e b   u sa g e   m in in g   a p p ro a c h ” ,   in :   IS M I S ,   2 0 0 2 ,   p p .   3 4 2 - 3 5 0 .   [1 4 ]     R.   M e tere n ,   M .   S o m e re n ,   “ Us in g   c o n ten t - b a se d   f il terin g   f o r  re c o m m e n d a ti o n ” ,   i n :  Pro c e e d in g s  o f   M L n e t/ ECM L 2 0 0 0   W o rk sh op ,   Ba rc e lo n a ,   S p a in ,   3 0   M a y   2 0 0 0 .   [1 5 ]     J.  L i,   O.R.   Zaı¨a n e ,   “ c o m b in in g   u sa g e ,   c o n ten t,   a n d   stru c t u re   d a ta  to   im p ro v e   we b   site  re c o m m e n d a ti o n ” ,   in :  EC - W e b ,   2 0 0 4 ,   p p .   3 0 5 –   3 1 5 .   [1 6 ]     W .   Co h e n ,   A .   M c Ca ll u m ,   D.  Qu a ss ,   “ L e a rn in g   to   u n d e rsta n d   t h e   w e b ” ,  IEE E  Da ta   En g in e e r in g   B u ll e ti n ,   v o l.   23 ,   2 0 0 0 ,   p p .   17 - 2 4 .   [1 7 ]     S . K.  M a d ria,  S . S .   B h o w m ic k ,   W. K.  Ng ,   E. P .   L im ,   “ Re se a rc h   issu e s  in   W e b   d a ta  m in in g ” ,   in :  Pr o c e e d in g s  o f  t h e   Fi rs t  In ter n a ti o n a l  Co n fer e n c e   o n   Da ta   W a re h o u sin g   a n d   K n o w led g e   Disc o v e ry   ( Da W a K’9 9 ) ,   1 9 9 9 ,   p p .   3 0 3 - 3 1 2 .   [1 8 ]     V .   Ke sˇe lj ,   F .   P e n g ,   N.  Ce rc o n e ,   C.   T h o m a s,  “N - g ra m - b a se d   a u th o r  p ro f il e s  f o r  a u th o rs h ip   a tt rib u ti o n ” ,   in :   Pro c e e d in g s  o f  t h e   Co n fer e n c e   P a c if ic A ss o c ia t io n   f o r Co mp u t a ti o n a l  L in g u isti c s ,   No v a   S c o ti a ,   Ca n a d a ,   2 0 0 3 .   [1 9 ]     Da s,  S . ,   M a th e w ,   M .   a n d   V ij a y a r a g h a v a n ,   P .   ( 2 0 1 7 ).   “ A n  Eff icie n t   A p p ro a c h   f o r  F in d in g   n e a r  Du p li c a te W e b   p a g e s  u sin g   M in im u m   Weig h t  Ov e rla p p i n g   M e th o d ” .   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f  El e c trica l  a n d   C o mp u ter   En g in e e rin g   ( IJ ECE ) ,   v o l.   1 ,   p p .   1 8 7 - 1 9 4 ,   2 0 1 1 .   [2 0 ]     Zh a n g ,   L . ,   Ya n g ,   S .   a n d   Zh a n g ,   M .   (2 0 1 8 ).   “ E - c o m m e rc e   W e b sit e   Re c o m m e n d e r  S y ste m   Ba s e d   o n   Diss im il a rit y   a n d   A ss o c iatio n   Ru le” .   In d o n e sia n   J o u rn a l  o f  El e c trica l  a n d   Co m p u ter   En g i n e e rin g   ( IJ ECE ) ,  v o l.   1 2 ,   p p .   3 5 3 - 3 6 0 ,   2 0 1 4 .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.