지난번 포스팅에서는 범주형 및 연속형 데이터에 대한 연관규칙 분석에 대하여 알아보았습니다.

 

이번 포스팅에서는 시간(time), 순서(sequence)를 고려한 순차패턴분석(sequence pattern analysis)에 대하여 소개하겠습니다.

 

먼저, 연관규칙(association rule)과 순차패턴규칙의 차이점을 '분석 주안점', '활용 데이터 항목', '흥미도/유용성 평가 척도'의 관점에서 표로 비교해보면 아래와 같습니다.

 

If A then B 형식의 데이터 속에 숨겨져있는 규칙을 찾아낸다는 면에서는 같습니다만, 순차패턴분석의 경우 "What goes AFTER what?" 과 같이 시간/순서에 따른 사건의 규칙을 찾는다는 점, 데이터셋에 Identity information (Customer Identifier, or Event ID), TimeStamp (Sequence information, or Sequence ID) 변수가 있어야 한다는 점, 그리고 Support 척도만 제공할 뿐 연관규칙에서 썼던 Confidence, Lift는 없다는 점이 연관규칙과는 다릅니다.

 

 

 

 

 

순차패턴분석에서 사용하는 데이터셋은 아래처럼 고객ID (or Event ID)별로 TimeStampe (or Sequence ID)의 시간 순서로 거래 데이터가 정리된 형태(ordered by customer ID and TimeStamp)로 되어있습니다.

 

 

 

 

항목집합을 순서로 나타낸 리스트를 sequence라고 하며, 를 j번째 항목집합이라고 할 때 으로 표기합니다.

 

순차패턴분석에서 사용하는 규칙 흥미도 척도인 Support(s) = Sequence s를 포함하는 고객의 비율 입니다.

 

특정 최소 지지도(support) 이상을 가지는 sequence를 빈발 시퀀스(large sequence) 라고 합니다. 순차적 패턴 탐사 문제는 빈발 시퀀스 중에서 최대 시퀀스(maximal sequence)들을 찾는 것이라고 할 수 있습니다.

 

순차 패턴 분석 알고리즘 (Agrawal and Srikant, 1995)은 다음의 단계들로 구성되어 있습니다.

 

 

1) 정렬 단계 : Transaction database를 고객 sequence data로 전환한다.

 

2) 빈발항목집합 단계 : 고객 시퀀스의 항목집합 또는 이의 부분집합 중 최소 지지도(고객비율 사용) 이상인 것들을 빈발항목집합으로 도출한다. 편의상 각 빈발 항목집합에 일련번호를 부여한다.

 

3) 변환 단계 : 고객 시퀀스를 빈발항목집합을 사용한 시퀀스로 변환한다.

 

4) 시퀀스 단계 : 빈발 시퀀스를 도출한다.

 

5) 최대화 단계 : 빈발 시퀀스로부터 최대 시퀀스를 탐색한다.

 

 

(* 출처 : 데이터마이닝 기법과 응용, 전치혁 지음, 한나래 아카데미)

 

 

순차적 패턴 탐사 알고리즘에 대해서는 깊이 들어가지는 않겠으며, R의 arulesSequences package 사용법 중심으로 이번 포스팅을 이어가겠습니다.

 

 

1) "arulesSequences" package installation and loading

 

arulesSequences package는 M. Zaki가 개발한 cSPADE 알고리즘을 사용하여 빈발 순차 패턴을 탐색합니다. 이 알고리즘은 효율적인 격자 탐색 기법과 함께 temporal joins을 이용하며 시간 제약을 제공합니다. (Mining frequent sequential patterns with the cSPADE algorithm. This algorithm utilizes temporal joins along with efficient lattice search techniques and provides for timing constraints.  - help(arulesSequences) -)

 

> ##----------------------------------------
> ## sequence analysis
> ##----------------------------------------
> ## 'arulesSequences' package installation, loading
> install.packages("arulesSequences")
Installing package into ‘C:/Users/Owner/Documents/R/win-library/3.3’
(as ‘lib’ is unspecified)
also installing the dependency ‘arules’

trying URL 'https://cran.rstudio.com/bin/windows/contrib/3.3/arules_1.4-1.zip'
Content type 'application/zip' length 1889108 bytes (1.8 MB)
downloaded 1.8 MB

trying URL 'https://cran.rstudio.com/bin/windows/contrib/3.3/arulesSequences_0.2-15.zip'
Content type 'application/zip' length 4002231 bytes (3.8 MB)
downloaded 3.8 MB

package ‘arules’ successfully unpacked and MD5 sums checked
package ‘arulesSequences’ successfully unpacked and MD5 sums checked

The downloaded binary packages are in
	C:\Users\Owner\AppData\Local\Temp\RtmpOOKTl5\downloaded_packages
> library(arulesSequences)
필요한 패키지를 로딩중입니다: arules
필요한 패키지를 로딩중입니다: Matrix

다음의 패키지를 부착합니다: ‘arules’

The following objects are masked from ‘package:base’:

    abbreviate, write

 

 

 

 

2) transaction dataset 준비

 

순차분석 예제 데이터로는 package "arules"에 내장되어 있는 "zaki" transactions (3 variables : sequenceID, eventID, SIZE) dataset을 사용하겠습니다.

 

 

> ## zaki transaction Dataset
> data(zaki)
> str(zaki)
Formal class 'transactions' [package "arules"] with 3 slots
  ..@ data       :Formal class 'ngCMatrix' [package "Matrix"] with 5 slots
  .. .. ..@ i       : int [1:27] 2 3 0 1 2 0 1 5 0 2 ...
  .. .. ..@ p       : int [1:11] 0 2 5 8 12 15 16 19 22 24 ...
  .. .. ..@ Dim     : int [1:2] 8 10
  .. .. ..@ Dimnames:List of 2
  .. .. .. ..$ : NULL
  .. .. .. ..$ : NULL
  .. .. ..@ factors : list()
  ..@ itemInfo   :'data.frame':	8 obs. of  1 variable:
  .. ..$ labels: chr [1:8] "A" "B" "C" "D" ...
  ..@ itemsetInfo:'data.frame':	10 obs. of  3 variables:
  .. ..$ sequenceID: int [1:10] 1 1 1 1 2 2 3 4 4 4
  .. ..$ eventID   : int [1:10] 10 15 20 25 15 20 10 10 20 25
  .. ..$ SIZE      : int [1:10] 2 3 3 4 3 1 3 3 2 3

 

> help(zaki)
zaki {arulesSequences} R Documentation

Zaki Data Set

Description

A small example database for sequence mining provided as an object of class transactions and as a text file.

Usage

data(zaki)

Details

The data set contains the sequential database described in the paper by M. J. Zaki for illustration of the concepts of sequence mining. sequenceID and eventID denote the sequence and event (time) identifiers of the transactions.

Source

M. J. Zaki. (2001). SPADE: An Efficient Algorithm for Mining Frequent Sequences. Machine Learning Journal, 42, 31–60.

 

 

> as(zaki, "data.frame")
       items sequenceID eventID SIZE
1      {C,D}          1      10    2
2    {A,B,C}          1      15    3
3    {A,B,F}          1      20    3
4  {A,C,D,F}          1      25    4
5    {A,B,F}          2      15    3
6        {E}          2      20    1
7    {A,B,F}          3      10    3
8    {D,G,H}          4      10    3
9      {B,F}          4      20    2
10   {A,G,H}          4      25    3

 

 

 

3) 순차패턴분석

 

cspade(dataset, parameter, control) 함수를 사용하여 순차 패턴 탐사를 진행하여보겠습니다.

 

parameter

 - support : a numeric value specifying the minimum support of a sequence (default 0.1, range [0,1]).

 - maxsize : an integer value specifying the maximum number of items of an element of a sequence (default 10, range > 0)

 - maxlen : an integer value specifying the maximum number of elements of a sequence (default 10, range > 0)

 - maxwin : an integer value specifying the maximum time difference between any two elements of a sequence (default none, range >= 0)

 

> ## sequential pattern analysis : cspade()
> seq_rule_1 <- cspade(zaki, 
+                      parameter = list(support = 0.3, maxsize = 5, maxlen = 4), 
+                      control= list(verbose = TRUE))

parameter specification:
support : 0.3
maxsize :   5
maxlen  :   4

algorithmic control:
bfstype  : FALSE
verbose  :  TRUE
summary  : FALSE
tidLists : FALSE

preprocessing ... 1 partition(s), 0 MB [0.03s]
mining transactions ... 0 MB [0.03s]
reading sequences ... [0.04s]

total elapsed time: 0.1s

 

 

 

 

4) 순차 패턴 규칙 조회

 

summary(rule), as(rule, "data.frame") 함수를 이용해서 순차 패턴 규칙을 조회해보겠습니다.

 

> ## sequence pattern rule summary
> summary(seq_rule_1)
set of 18 sequences with

most frequent items:
      A       B       F       D (Other) 
     11      10      10       8      28 

most frequent elements:
    {A}     {D}     {B}     {F}   {B,F} (Other) 
      8       8       4       4       4       3 

element (sequence) size distribution:
sizes
1 2 3 
8 7 3 

sequence length distribution:
lengths
1 2 3 4 
4 8 5 1 

summary of quality measures:
    support      
 Min.   :0.5000  
 1st Qu.:0.5000  
 Median :0.5000  
 Mean   :0.6528  
 3rd Qu.:0.7500  
 Max.   :1.0000  

includes transaction ID lists: FALSE 

mining info:
 data ntransactions nsequences support
 zaki            10          4     0.3

 

> as(seq_rule_1, "data.frame")
          sequence support
1            <{A}>    1.00
2            <{B}>    1.00
3            <{D}>    0.50
4            <{F}>    1.00
5          <{A,F}>    0.75
6          <{B,F}>    1.00
7        <{D},{F}>    0.50
8      <{D},{B,F}>    0.50
9        <{A,B,F}>    0.75
10         <{A,B}>    0.75
11       <{D},{B}>    0.50
12       <{B},{A}>    0.50
13       <{D},{A}>    0.50
14       <{F},{A}>    0.50
15   <{D},{F},{A}>    0.50
16     <{B,F},{A}>    0.50
17 <{D},{B,F},{A}>    0.50
18   <{D},{B},{A}>    0.50

 



5) 순차 규칙 선별 (Subsetting sequence rule)

 

순차 규칙 내 원소의 개수(element size)가 2개 이상인 규칙만 선별해보겠습니다. 



> # making the sequence rule as a DataFrame

> seq_rule_1_df <- as(seq_rule_1, "data.frame")

> # calculate the size of the elements per each rule

> seq_rule_1_size <- size(seq_rule_1)

> # combine the element size with the sequence rule DataFrame

> seq_rule_1_df <- cbind(seq_rule_1_df, seq_rule_1_size)

> # subsetting the rules which have moer the 2 elements in the rule

> seq_rule_1_df_size_2 <- subset(seq_rule_1_df, 

+                                subset = seq_rule_1_size >= 2)

> # checking the result

> seq_rule_1_df_size_2


          sequence support seq_rule_1_size

7        <{D},{F}>     0.5               2

8      <{D},{B,F}>     0.5               2

11       <{D},{B}>     0.5               2

12       <{B},{A}>     0.5               2

13       <{D},{A}>     0.5               2

14       <{F},{A}>     0.5               2

15   <{D},{F},{A}>     0.5               3

16     <{B,F},{A}>     0.5               2

17 <{D},{B,F},{A}>     0.5               3

18   <{D},{B},{A}>     0.5               3

 




다음번 포스팅에서는 항목의 분류/계층 체계 (taxonomy), 가상 항목(virtual item)에 대해서 알아보겠습니다.

 

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[ cSPADE Algorithm Reference ]

M. J. Zaki. (2001). SPADE: An Efficient Algorithm for Mining Frequent Sequences. Machine
Learning Journal, 42, 31–60.

 

 

Posted by R Friend R_Friend

지난 포스팅에서 기계학습의 정의, 학습 및 과적합(overfitting)에 대한 큰 그림, 개략적이고 이론적인 내용을 다루었습니다.

 

이번 포스팅부터는 기계학습 분석 기법의 각론으로 들어가보겠습니다.

 

먼저, Y값(종속변수, 목표변수)이 없는 상태에서 데이터 속에 숨겨져 있는 패턴, 규칙을 찾아내는 비지도학습(unsupervised learning)의 하나인 '연관규칙분석(Association Rule Analysis)', 혹은 유통업계에서 사용하는 용어로 '장바구니분석(Market Basket Analysis)'에 대해서 알아보겠습니다.

 

보통 기계학습, 데이터마이닝 교육을 받는다고 하면 단골메뉴로 나오는 분석 기법이기도 하며, "맥주와 기저귀" 사례(이거 가짜 사례임... -_-')와 함께 많이 회자되곤 합니다.  그러다 보니 '회귀분석' 만큼이나 분석 강의 좀 들어봤다 하는 사람이면 열에 아홉은 연관규칙분석을 들어는 봤고, 그러다보니 만만하게(?) 보는 것도 좀 있는 것 같고요, rule이 엄청 많이 나오는데 그중에서 쓸모있는 것은 별로 찾지 못해서 재미를 잘 못보고 평가절하받는 기법인것도 같습니다.  

 

 

B2C 업종에 종사하는 분이라면 약방의 감초처럼 빼놓을 수 없는게 상품추천(recommendation) 일텐데요, 추천을 위해 많이 사용하는 분석 기법이 연관규칙분석, 순차분석입니다.

 

 

 

상품 추천에 사용하는 분석기법들을 아주 간략히 소개하자면,

  • 연관규칙분석, 장바구니분석 (Association Rule Analysis, Market Basket Analysis) : 고객의 대규모 거래데이터로부터 함께 구매가 발생하는 규칙(: A à 동시에 B)을 도출하여, 고객이 특정 상품 구매 시 이와 연관성 높은 상품을 추천
  • 순차분석 (Sequence Analysis)고객의 시간의 흐름에 따른 구매 패턴(A à 일정 시간 후 B)을 도출하여, 고객이 특정 상품 구매 시 일정 시간 후 적시에 상품 추천
  • Collaborative Filtering모든 고객의 상품 구매 이력을 수치화하고, 추천 대상이 되는 고객A와 다른 고객B에 대해 상관계수를 비교해서, 서로 높은 상관이 인정되는 경우 고객B가 구입 완료한 상품 중에 고객A가 미구입한 상품을 고객A에게 추천
  • Contents-based recommendation고객이 과거에 구매했던 상품들의 속성과 유사한 다른 상품 아이템 중 미구매 상품을 추천 (Collaborative Filtering유사 고객을 찾는 것과 비교됨)
  • Who-Which modeling특정 상품()을 추천하는 모형을 개발 (: 신형 G5 핸드폰 추천 스코어모형)하여 구매 가능성 높은(: 스코어 High) 고객() 대상 상품 추천

등이 있습니다. 

 

 

상품 추천은 이미 몇 십년 전부터 실전에 적용이 되어 왔고, 그 선진 업체들의 경우 효과를 톡톡히 보고 있습니다.

추천은 그 자체로 환전성이 있기 때문에 가치가 있다. 넷플릭스의 경우 대여되는 영화의 2/3가 추천을 통해 발생했으며, 구글 뉴스(Google News)의 경우 38% 이상이 추천을 통해서 조회가 발생하는 것으로 알려져 있다. 또한 아마존의 경우에도 추천을 통해 판매가 전체 매출액의 35%를 넘는다. ...

 

* 출처 : 넷플릭스의 빅데이터, 인문학적 상상력과의 접점, 조영신, KISDI 동향 Focus 

 

물론 연관규칙이나 순차분석만 가지고 상품추천하는 것은 아닙니다만, 연관규칙분석, 순차분석은 상품추천에 활용할 수 있는 가장 기본적인 분석기법임에는 틀림없습니다.  아래에 넥플릭스에서 상품추천에 이용하는 알고리즘 소개글을 보면 사용할 수 있는 데이터를 모조리 모아서, 분석기법을 여러개 조합해서 상품추천을 하고 있는것으로 보입니다.

 

넥플릭스는 이용자들이 동영상에 매긴 별점과 위치정보, 기기정보, 플레이버튼 클릭 수, 평일과 주말에 따른 선호 프로그램, 소셜 미디어 내에서 언급된 횟수 등을 분석해 알고리즘을 개발했다. 

* 출처 : 넷플릭스의 빅데이터, 인문학적 상상력과의 접점, 조영신, KISDI 동향 Focus 

 

 

암튼, 서두가 길었습니다.  연관규칙 본론으로 들어가겠습니다.

 

규칙(rule)이란 "if condition then result"  (if A --> B) 의 형식으로 표현을 합니다.

 

연관규칙(association rule)은 특정 사건이 발생하였을 때 함께 (빈번하게) 발생하는 또 다른 사건의 규칙을 말합니다. 

 

연관규칙에서 사용하는 기본 용어에 대해서 짚고 넘어가자면,

  • 항목 집합 (Item set) : 전체 Item (I) 중에서 가능한 부분 집합,
  • 항목 집합의 집합 (The set of item sets) : Item의 부분집합들로 구성된 집합,

 

연관규칙을 다시 좀 어려운 위의 용어를 사용해서 써보자면, 연관규칙이란 특정 항목 집합이 발생하였을 때 또 다른 항목 집합이 발생하는 규칙을 말합니다.

 

 

가령,

 

{맥주} --> {기저귀} 

  : 맥주를 사는 고객은 기저귀도 같이 산다

 

{남성, 금요일, 맥주} --> {기저귀}

  : 금요일에 맥주를 사는 남성 고객은
    기저귀도 같이 산다

 

같은 규칙이 연관규칙의 예가 되겠습니다.

 

 

 

 

연관규칙분석, 장바구니분석, 순차분석... 용어가 좀 헷갈릴 수 도 있는데요, 개념 이해를 위해 비교를 해보자면요,

 

연관규칙(association rule)은 "What goes WITH what?" 즉, 동시 구매품목에 관심을 가지는데 비해서, 순차분석(sequeuce analysis)은 "What goes AFTER what?" 처럼 시간의 순서에 따른 규칙에 관심을 가집니다.  연관분석할 때는 주문번호, 고객ID, 구매상품코드만 있으면 되는데요, 순차분석을 하려면 "Time-stamp" 변수가 추가로 꼭 필요합니다.

 

장바구니분석(Market basket analysis)는 연관규칙을 유통업에서 부르는 용어입니다. 도식화하자면 장바구니분석은 연관규칙의 부분집합(?)이라고도 할 수 있겠네요.

 

 

 

유통업에서 장바구니분석(연관분석)을 통해 상품 추천뿐만이 아니라 상품 진열이라든지 상품 패키징, 번들링, (홈쇼핑의 경우) 방송순서나 카달로그 배치 등 다방면에 적용을 할 수 있습니다.

 

연관규칙은 유통업말고도 여러 업종에서 사용되는데요, 의료계에서는 암 데이터 분석에서 단백질 서열과 자주 발견되는 DNA 패턴을 찾는다던지, 증상과 질병 간 연관관계 등을 찾는데 연관규칙을 사용합니다.

 

순차분석은 의료비 허위 청구 순서 패턴을 찾는다던지, 휴대폰서비스 이용 부당행위 사전 조합 식별, 불량 유발 공정/장비 패턴 탐지, 웹사이트나 모바일앱의 메뉴별 클릭 스트림 분석 등을 하는데 사용할 수 있습니다.

 

다음번 포스팅에서는 연관규칙의 평가 척도 (지지도, 신뢰도, 향상도)에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

 

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Posted by R Friend R_Friend