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한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제17권 제6호
발행연도
2012.6
수록면
163 - 172 (10page)

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기존 추천시스템의 명시적((Explicit) 협력 필터링 방법은 실용화 되었으나 정확한 아이템의 속성이 반영되지 않는 문제와 희박성과 확장성 문제가 여전히 남아 있다. 본 논문에서는 실시간성과 민첩성이 요구되는 유비쿼터스 상거래에서 고객에게 번거로운 질의 응답 과정이 없이 묵시적인(Implicit) 방법을 이용하여 RFM(Recency, Frequency, Monetary)기법과 k-means 기법을 이용한 개인화 추천시스템을 제안한다. 구매 가능성이 높은 아이템을 추출하기 위해서 고객데이터와 구매이력 데이터를 기반으로 아이템의 속성 반영이 가능한 RFM기법과 k-means 클러스터링을 이용한다. 제안 방법으로 추천의 효율성이 높은 아이템 추천이 가능하도록 고객정보의 속성 변수의 특징 벡터가 적용된 클러스터링 작업과 군집내의 아이템 카테고리 선호도 계산 작업의 전처리를 수행한다. 성능평가를 위해 현업에서 사용하는 인터넷 화장품 아이템 쇼핑몰의 데이터를 기반으로 데이터 셋을 구성하여 기존 시스템과 비교 실험을 통해 성능을 평가하여 효용성과 타당성을 입증하였다.
#RFM기법 #협력 필터링 #클러스터링 #추천시스템 #RFM Method #Collaborative Filtering #Clustering #Recommend System

목차

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참고문헌 (9)

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1. [학술지(정기간행물)] - 조영성 / 2008 / 모바일 환경하에 RFM 기법을 이용한 개인화된 추천 시스템 개발 / 한국컴퓨터정보학회논문지 13 (2) : 41 ~ 50 dbpia 2. [학술대회논문] - Young Sung Cho / 2008 / Implementation of Personalized Recommendation System using Demographic data and RFM method in e-Commerce / 2008 IEEE International Conference on Management of Innovation & Technology Publication google schola 3. [학술지(정기간행물)] - 진병운 / 2010 / RFM 기법과 연관성 규칙을 이용한 개인화된 전자상거래 추천시스템 / 한국컴퓨터정보학회논문지 15 (12) : 227 ~ 235 dbpia 4. [학술대회논문] - Young Sung Cho / 2011 / Implementation of Personalized u-Commerce Recommendation System using Preference of Item Category based on RFM / the 6th International Conference on Ubiquitous Information Technologies & Applications : 109 ~ 114 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - 조영성 / 2012 / RFM기반 FP-tree 마이닝을 이용한 개인화 추천시스템 / 한국컴퓨터정보학회논문지 17 (2) : 197 ~ 206 dbpia

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