빅 데이터의 급속한 발전에 따라 사람들의 개인 정보는 다양한 방식으로 다양한 저장 장치에 배포되고 있으며, 정보를 수집, 저장 한 후 다양한 마이닝 기법을 통해 데이터를 처리하고 그로부터 특정 모델을 도출 할 수 있다. 사용자의 요구를 더 잘 이해하고 더 많은 잠재 사용자를 개발하는 데 도움이 된다. 현재 전자 상거래가 어느 정도 발전하고 모바일 전자 상거래도 증가하고 있으며 치열한 경쟁에서 눈에 띄는 방법은 이러한 전자 상거래 회사가 직면하는 가장 큰 과제가 되었다. 정보를 효율적이고 합리적으로 사용하여 사용자의 잠재적인 요구를 파악하고 사용자가 관심을 갖는 제품을 푸시하여 기업의 경쟁률을 높인다. 전자 상거래 웹 사이트에서 사용자의 상품 구매 및 평가뿐만 아니라 웹 브라우징, 상품 수집 및 공유 등 다양한 행동은 많은 기록을 남기는데, 이런 정보는 모두 우리의 데이터 소스로서 데이터의 정리, 변환, ...
빅 데이터의 급속한 발전에 따라 사람들의 개인 정보는 다양한 방식으로 다양한 저장 장치에 배포되고 있으며, 정보를 수집, 저장 한 후 다양한 마이닝 기법을 통해 데이터를 처리하고 그로부터 특정 모델을 도출 할 수 있다. 사용자의 요구를 더 잘 이해하고 더 많은 잠재 사용자를 개발하는 데 도움이 된다. 현재 전자 상거래가 어느 정도 발전하고 모바일 전자 상거래도 증가하고 있으며 치열한 경쟁에서 눈에 띄는 방법은 이러한 전자 상거래 회사가 직면하는 가장 큰 과제가 되었다. 정보를 효율적이고 합리적으로 사용하여 사용자의 잠재적인 요구를 파악하고 사용자가 관심을 갖는 제품을 푸시하여 기업의 경쟁률을 높인다. 전자 상거래 웹 사이트에서 사용자의 상품 구매 및 평가뿐만 아니라 웹 브라우징, 상품 수집 및 공유 등 다양한 행동은 많은 기록을 남기는데, 이런 정보는 모두 우리의 데이터 소스로서 데이터의 정리, 변환, 프로토콜, 통합 등의 전처리 후 마이닝을 수행하여 다양한 패턴을 획득 한 후 이러한 패턴을 식별 및 분석하여 얻은 결과를 사용자에게 추천한다. 본 논문은 전자 상거래에서 개인화 추천의 배경과 현황에 대한 이해를 바탕으로 웹 데이터 마이닝의 개념, 분류, 과정 및 상용 기술, 개인화 추천 시스템의 개념, 분류 및 기술, 전자 상거래에서의 사용자 행동에 대한 이론적 연구를 하였으며, 그 다음으로 전자 상거래의 개념, 전자 상거래에서 웹 데이터 마이닝의 데이터 소스 및 전자 상거래에서 웹 데이터 마이닝의 응용에 대한 추가 연구, 마지막으로 이러한 연구를 바탕으로 웹 데이터 마이닝을 기반으로 한 전자 상거래 개인화 추천 시스템의 전체 프레임 워크, 오프라인 모듈, 온라인 모듈, 다양한 기능 모듈 및 데이터베이스를 설계하고 구현한다. 본 논문은 전자 상거래의 다양한 사용자 행동을 기본 데이터 소스로 삼고 웹 데이터 마이닝을 통해 일반 모델을 획득 한 후 클러스터링, 연관, 분류 등의 알고리즘을 이용하여 전자 상거래 웹 사이트 사용자의 행동 패턴을 연구하고, 사용자의 잠재적인 요구를 분석하여 기업이 더 나은 결정을 내리고 경쟁력을 향상시키는 데 도움을 준다.
빅 데이터의 급속한 발전에 따라 사람들의 개인 정보는 다양한 방식으로 다양한 저장 장치에 배포되고 있으며, 정보를 수집, 저장 한 후 다양한 마이닝 기법을 통해 데이터를 처리하고 그로부터 특정 모델을 도출 할 수 있다. 사용자의 요구를 더 잘 이해하고 더 많은 잠재 사용자를 개발하는 데 도움이 된다. 현재 전자 상거래가 어느 정도 발전하고 모바일 전자 상거래도 증가하고 있으며 치열한 경쟁에서 눈에 띄는 방법은 이러한 전자 상거래 회사가 직면하는 가장 큰 과제가 되었다. 정보를 효율적이고 합리적으로 사용하여 사용자의 잠재적인 요구를 파악하고 사용자가 관심을 갖는 제품을 푸시하여 기업의 경쟁률을 높인다. 전자 상거래 웹 사이트에서 사용자의 상품 구매 및 평가뿐만 아니라 웹 브라우징, 상품 수집 및 공유 등 다양한 행동은 많은 기록을 남기는데, 이런 정보는 모두 우리의 데이터 소스로서 데이터의 정리, 변환, 프로토콜, 통합 등의 전처리 후 마이닝을 수행하여 다양한 패턴을 획득 한 후 이러한 패턴을 식별 및 분석하여 얻은 결과를 사용자에게 추천한다. 본 논문은 전자 상거래에서 개인화 추천의 배경과 현황에 대한 이해를 바탕으로 웹 데이터 마이닝의 개념, 분류, 과정 및 상용 기술, 개인화 추천 시스템의 개념, 분류 및 기술, 전자 상거래에서의 사용자 행동에 대한 이론적 연구를 하였으며, 그 다음으로 전자 상거래의 개념, 전자 상거래에서 웹 데이터 마이닝의 데이터 소스 및 전자 상거래에서 웹 데이터 마이닝의 응용에 대한 추가 연구, 마지막으로 이러한 연구를 바탕으로 웹 데이터 마이닝을 기반으로 한 전자 상거래 개인화 추천 시스템의 전체 프레임 워크, 오프라인 모듈, 온라인 모듈, 다양한 기능 모듈 및 데이터베이스를 설계하고 구현한다. 본 논문은 전자 상거래의 다양한 사용자 행동을 기본 데이터 소스로 삼고 웹 데이터 마이닝을 통해 일반 모델을 획득 한 후 클러스터링, 연관, 분류 등의 알고리즘을 이용하여 전자 상거래 웹 사이트 사용자의 행동 패턴을 연구하고, 사용자의 잠재적인 요구를 분석하여 기업이 더 나은 결정을 내리고 경쟁력을 향상시키는 데 도움을 준다.
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