소비자 구매행동 예측을 위한 이질적인 모형들의 통합

배재권; 김진화

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 배재권 (서강대학교) 김진화 (서강대학교)

저널정보: 한국지능정보시스템학회 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 한국지능정보시스템학회 2007년 추계학술대회 논문집

발행연도: 2007.11

수록면: 489 - 498 (10page)

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For better predictions and classifications in customer recommendation, this study proposes an integrative model that efficiently combines the currently-in-use statistical and artificial intelligence models. In particular, by integrating the models such as Association Rule, Frequency Matrix, and Rule Induction, this study suggests an integrative prediction model. The data set for the tests is collected from a convenience store G, which is the number one in its brand in S. Korea. This data set contains sales information on customer transactions from September 1, 2005 to December 7, 2005. About 1,000 transactions are selected for a spec띠c item. Using this data set, it suggests an integrated model predicting whether a customer buys or not buys a specific product for target marketing strategy. The performance of integrated model is compared with that of other models. The results from the experiments show that the performance of integrated model is superior to that of all other models such as Association Rule, Frequency Matrix, and Rule Induction.

#Customer Recommendation #Artificial Intelligence #Association Rule #Frequency Matrix #Rule Induction #Integrative Prediction Model

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