본 논문에서는 포털 사이트와 전자상거래 서비스를 제공하는 오픈마켓, 소셜커머스 등에서 사용자가 상품 검색을 위해 입력하는 쇼핑 키워드를 분류하여 검색된 결과 페이지에서 발생하는 사용자 행동의 유사점을 찾고 이를 기반한 추천 서비스를 제공하기 위한 빅데이터 활용을 연구한다. 오늘날 애플의 시리, OK구글과 AI스피커들의 생활 속 활용에서 궁극적으로 필요한 정보는 쇼핑을 위한 정보 취득이 크다. 그러나 정보를 제공해 줄 대부분의 사이트에서 사용자에게 제공되고 있는 쇼핑몰의 인기도 순서는 사용자의 행동 데이터 기반이 아닌 제공자의 광고 입찰 순서, 판매실적, 상품 품질에 영향을 받는다. 본 연구에서 제안하고자 하는 방법은 상품 입장에서 어떤 검색어를 통해서 실제로 사용자가 방문하는지를 분류하여 인기 키워드일지라도 광고 상품의 추천 보다는 실 사용자에게 선택된 정보를 통해 새로운 사용자에게 ...
본 논문에서는 포털 사이트와 전자상거래 서비스를 제공하는 오픈마켓, 소셜커머스 등에서 사용자가 상품 검색을 위해 입력하는 쇼핑 키워드를 분류하여 검색된 결과 페이지에서 발생하는 사용자 행동의 유사점을 찾고 이를 기반한 추천 서비스를 제공하기 위한 빅데이터 활용을 연구한다. 오늘날 애플의 시리, OK구글과 AI스피커들의 생활 속 활용에서 궁극적으로 필요한 정보는 쇼핑을 위한 정보 취득이 크다. 그러나 정보를 제공해 줄 대부분의 사이트에서 사용자에게 제공되고 있는 쇼핑몰의 인기도 순서는 사용자의 행동 데이터 기반이 아닌 제공자의 광고 입찰 순서, 판매실적, 상품 품질에 영향을 받는다. 본 연구에서 제안하고자 하는 방법은 상품 입장에서 어떤 검색어를 통해서 실제로 사용자가 방문하는지를 분류하여 인기 키워드일지라도 광고 상품의 추천 보다는 실 사용자에게 선택된 정보를 통해 새로운 사용자에게 관여도가 높은 상품을 추천하는 클래스를 제공하고자 한다.
본 논문에서는 포털 사이트와 전자상거래 서비스를 제공하는 오픈마켓, 소셜커머스 등에서 사용자가 상품 검색을 위해 입력하는 쇼핑 키워드를 분류하여 검색된 결과 페이지에서 발생하는 사용자 행동의 유사점을 찾고 이를 기반한 추천 서비스를 제공하기 위한 빅데이터 활용을 연구한다. 오늘날 애플의 시리, OK구글과 AI스피커들의 생활 속 활용에서 궁극적으로 필요한 정보는 쇼핑을 위한 정보 취득이 크다. 그러나 정보를 제공해 줄 대부분의 사이트에서 사용자에게 제공되고 있는 쇼핑몰의 인기도 순서는 사용자의 행동 데이터 기반이 아닌 제공자의 광고 입찰 순서, 판매실적, 상품 품질에 영향을 받는다. 본 연구에서 제안하고자 하는 방법은 상품 입장에서 어떤 검색어를 통해서 실제로 사용자가 방문하는지를 분류하여 인기 키워드일지라도 광고 상품의 추천 보다는 실 사용자에게 선택된 정보를 통해 새로운 사용자에게 관여도가 높은 상품을 추천하는 클래스를 제공하고자 한다.
In this paper, we classify the shopping keywords that users enter for product search in open market and social commerce that provide portal site and e-commerce service, find similarities of user 's behavior in search result page, We will study the use of Big Data. Nowdays, Apple's Siri, OK Google an...
In this paper, we classify the shopping keywords that users enter for product search in open market and social commerce that provide portal site and e-commerce service, find similarities of user 's behavior in search result page, We will study the use of Big Data. Nowdays, Apple's Siri, OK Google and AI speakers, the information that ultimately needs to get into life is a lot of information for shopping. However, the order of the popularity of the shopping mall, which is provided to the users in most sites providing information, is influenced not only by the behavior data of the user but also by the order of advertisers' bidding, sales performance and product quality. In this study, we propose a class that recommends a product with a high degree of involvement to a new user through the information selected by the actual user rather than the recommendation of the advertisement product by classifying the user's actual visit through the keyword I want to.
In this paper, we classify the shopping keywords that users enter for product search in open market and social commerce that provide portal site and e-commerce service, find similarities of user 's behavior in search result page, We will study the use of Big Data. Nowdays, Apple's Siri, OK Google and AI speakers, the information that ultimately needs to get into life is a lot of information for shopping. However, the order of the popularity of the shopping mall, which is provided to the users in most sites providing information, is influenced not only by the behavior data of the user but also by the order of advertisers' bidding, sales performance and product quality. In this study, we propose a class that recommends a product with a high degree of involvement to a new user through the information selected by the actual user rather than the recommendation of the advertisement product by classifying the user's actual visit through the keyword I want to.
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