$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

SOM을 이용한 온라인 게임 제공업체의 고객이탈방지 방법론
A Defection Prevention Procedure using SOM for On-line Game Providers 원문보기

經營 科學 = Korean management science review, v.21 no.3, 2004년, pp.85 - 99  

김재경 (경희대학교 경영대학) ,  채경희 (경희대학교 경영대학 일반대학원 e비즈니스) ,  송희석 (한남대학교 경상대학 경영정보학과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The retention of customer is an increasingly pressing issue in today's competitive environment. The proposes of this paper is a personalized defection detection and the procedure of prevention based on economic analysis of customer defection possibility, and behaviour state transition cost. This pro...

주제어

참고문헌 (28)

  1. Beiman, L., J. Friedman, R. Olshen and C. Stone, Classification and Regression Trees, Wadsworth International Group, C.A, 1984 

  2. Berson, A, S. Smith and K Thearling, Building data mining applications for CRM. McGraw-Hill, 2000 

  3. Draenos, S., Gamers Log On, Upside Magazine, January, 2001 

  4. Fayyad, U. G. Piatetsky-Shapiro, P. Smyth, and R. Uthurusamy, Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, AAAI/MIT Press, 1996 

  5. Quinlan, J, C4.5: Programs for Machine Learning, Morgan Kaufmann, C.A., 1993 

  6. Alhoniemi, E., J Hollmen, O. Simula and J Vesanto, 'Process monitoring and modeling using the Self-Organizing Map,' Integrated CAE, Vol.6, No.1(1999), pp.3-14 

  7. Almualiim, H. and T. Dietterich, 'Learning Boolean concepts in the presence of many irrelevant features,' Artificial Intelligence, Vol.69(1994), pp.279-306 

  8. Chakraborty, G., and B. Chakraborty, 'A novel normalization technique for unsupervised learning in ANN,' IEEE transactions on neural networks, Vol.11, No.1(2000), pp.253-257 

  9. Chung, Y, W. Pottenger and B. Schatz, 'Automatic Subject Indexing Using an Associative Neural Network,' In Proceedings of the ACM Conference on Digital Libraries, DL-99(1998), pp.59-68 

  10. Cooley, R, B. Mobasher and J. Srivastava, 'Data preparation for mining world wide web browsing patterns,' Knowledge andinformation systems, Vol, No.l(1999) pp.5-32 

  11. Datta, P., B. Masand, D. Mani and B. Li, 'Automated cellular modeling and prediction on a large scale,' Artificial Intelligence Review, Vol.14(2000), pp.485-502 

  12. Hall, M, and L. Smith, 'Practical feature subset selection for machine learning,' Proceedings of the 21st Australian Computer Science Conference, 1998, pp.181-191 

  13. Kass, G. 'An Exploratory Technique for Investigating Large Quantities of Categorical Data,' Applied Statistics, Vol.29(1980), pp.119-127 

  14. Kasslin, M, J Kangas, and O. Sirnula, 'Precess state rmnitoring using Self-organizing maps,' Artificial Neural Networks, Vol.2(1992), pp.1531-1534 

  15. Kim, Y, R Song and S. Kim, 'A dynarnic procedure for defection detection and prevention based on SOM and a Markov chain,' International Conference of Korea Intelligent Information Systems Societ, 2003, pp.141-148 

  16. Kira, K, and L.A Rendell, 'The feature selection problem: Traditional methods and a new algorithm' Proceedings AAAI-92(1992), pp.129-134 

  17. Kohavi, R and G. John, 'Wrappers for feature subset selection,' Artificial Intelligence, Vol.97(1997), pp.273-324 

  18. Kohonen, T., 'The Self-Organizing Map,' Proceedings of the IEEE, Vol.78, No.9(1990), pp.1464-1480 

  19. Kohonen, T. 'Self-Organizing and Associative Memory,' Berlin, Springer-Verlag, 1995 

  20. Kohonen, T., E. OJa, O. Sirnula, A Visa and J Kangas, 'Engineering applications of the Self-Organizing Map,' Proceedings of the IEEE, Vol.84, No.10(1996), pp.1358-1384 

  21. Loh, W. and Y Shih, 'Split selection methods for classification trees,' Statistica Sinica, Vol.7, No.8(1997), pp.815-840 

  22. Ng,K and H Liu, 'Customer retention via data mining,' Artificial Intelligence Review, Vol.14, No.6(2000), pp.569-590 

  23. Raghavan, N., RM Bell, and M Schonlau, 'Defection Detection: Using Online Activity Profiles to Predict ISP Custorrer Vulnerability: In Proceedings of the sixth International Conference of Knowledge Discovery and Data Mining, 2000, pp.506-515 

  24. Song, H, J Kim, Y. Cho and S. Kim, 'A personalized defection detection and prevention procedure based on the self-organizing map and association rule mining : Applied to online gamesit,' Artificial Intelligence Review, Vol.21, No.2(2004), pp.161-18 

  25. Trubik, E., and M. Smith, ''Developing a model of customer defection in the Australian banking industry,' Managerial Auditing Journal, Vol.15, No.5(2000), pp.199-208 

  26. Tryba, V. and K. Goser, 'Self-organizing feature maps for process control in chemistry,' Proceedings of international conference on artificial neural networks (ICANN 91), 1991, pp.847-852 

  27. Vesanto, J, 'SOM-based data visualization methods,' Intelligent data analysis, Vol.3(1999), pp.111-126 

  28. Yeo, A, K Smith, R Willis and M Brooks, 'Modelling the effect of premium changes on motor insurance customer retention rates using neural networks,' Lecture notes in computer science, Springer-Verlag, 2001, pp.390-399 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로