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한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제8권 제2호
발행연도
2004.12
수록면
216 - 223 (8page)

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최근 전자 상거래에서 사용하고 있는 게시판은 고객의 능동적인 참여로 운영되며, 게시물은 고객의 직접적인 의사를 들을 수 있는 인 바운드(Inbound)정보로서 다른 eCRM을 위한 고객 접점 채널 과는 성격이 다른 도구이다. 또한 게시판의 효과적인 운영은 게시판 자체의 신뢰도를 향상 시키고 나아가 전자 상거래 전체의 신뢰도를 높여 줄 수 있는 중요한 eCRM 도구이다. 그러나 현재 대부분의 전자상거래에서 운영하는 게시판은 기 분류된 카테고리를 고객이 직접 수동으로 선정하도록 되어 있고, 이렇게 임의로 분류되는 게시물에 대하여 체계적인 처리 과정 없이 답변이 이루어지기 때문에 답변을 하는데 많은 시간이 소요 되고 있으며, 정확한 답변이 이루어지지 않고 있는 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 여러 가지 종류의 게시물에 대하여 나이브 베이지안 분류기를 이용하여 게시판의 기존 문제점의 해결과 효과적인 운영 그리고 게시물의 체계적인 분류 관리를 할 수 있는 게시물 자동 분류기를 설계하고 구현하였다. 아울러 문서 분류 학습 기법 중 대표적인 TFIDF. k-NN, 나이브 베이지안 기법들의 게시물 분류 성능을 측정하여 채택한 나이브 베이지안 분류기의 우수성을 확인 하였다.
#게시판 #기계학습 #문서 분류 #agent #eCRM #Machine Learning

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