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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최윤경 (배화여자대학교) 김성권 (중앙대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제40권 제8호
발행연도
2013.8
수록면
453 - 462 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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온라인 쇼핑몰을 통한 구매가 일반화되면서 사용자의 구매 선호도에 기반한 상품 추천 시스템이 널리 보급되고 있다. 본 논문에서는 일회적인 상품 구매가 아닌 반복적으로 유사한 상품을 주기적으로 자주 구매하게 되는 쇼핑몰에서의 상품 추천 알고리즘을 제안한다. 첫 번째로 사용자의 구매 이력을 분석하여 사용자가 로그인할 때마다 구매할 시점이 된 상품들을 자동으로 장바구니에 넣어주는 자동 선택 시스템을 고안하였다. 두 번째로는 협업 필터링 추천기법을 활용하여 구매 패턴이 유사한 다른 사용자들의 단골 상품을 구매주기 별로 5개의 집단으로 분류한 후 각 집단별 일정개수의 상품을 추천 대상으로 하여 top-N개를 추천하는 알고리즘을 구현하였다. 본 알고리즘을 국내 한 생협 업체의 실제 판매데이터를 사용하여 실험해 보았으며 추천 성능 및 사용자 유사도와 추천점수의 분포성향에 대하여 분석하였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 주기적 구매환경에서의 추천 알고리즘
4. 실험 및 분석
5. 결론 및 향후 연구과제
References

참고문헌 (14)

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