$\require{mediawiki-texvc}$

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.

데이터 마이닝 기법을 이용한 상품 추천 시스템
Recommending System of Products based on Data mining Technique 원문보기

한국해양정보통신학회논문지 = The journal of the Korea Institute of Maritime Information & Communication Sciences, v.10 no.3, 2006년, pp.608 - 613  

정민아 (목포대학교 컴퓨터교육과) ,  박경우 (목포대학교 정보공학부 컴퓨터공학) ,  조성의 (목포대학교 컴퓨터교육과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

전자상거래의 활성화로 인하여 인터넷상에 많은 쇼핑몰이 존재한다. 상품 추천 시스템은 고객이 원하는 정보를 얻기 위해 소요되는 시간과 노력을 절약하기 위해 필요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 고객의 접근 로그 데이터를 분석하기 위해 데이터 마이닝 기법 중 분류 기법을 이용하였다. 접근 로그 데이터는 고객이 쇼핑몰에 접근하였거나 접근하여 상품을 구매한 내역 등에 관한 정보를 포함하고 있다. 제안한 시스템은 두 단계로 구성한다. 제 1 단계는 데이터 필터링 모듈과 고객이 접근한 웹 페이지들 사이의 관련성을 추출하는 모듈로 구성하고, 제 2단계는 개인화 모듈과 규칙 생성 모듈로 이루어져 있다. 결과적으로 제안한 시스템은 고객의 패턴을 파악하는데 있어서 고객에게 추천하는 웹페이지들을 등급화하여 제시함으로써 고객에게 상품 추천을 효율적으로 할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

There are many e-showing mall because of revitalization of e-commerce system. It is necessary to recommending system of products that is for saving time and effort of customer. In this paper, we propose the system that is applying classification among data mining techniques to analysis of log data o...

주제어

#Data mining   #Recommending system   #Personalization   #Data Preprocessing  

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 전처 리 단계에서 웹 로그 파일을 일정한 형태로 변환하고, 웹페이지에 대한 관심정도를 등급화해서 제시한다. 또한, 마이닝 기법을 적용하여 얻은 규칙과 고객의 프로파일과개인화기술을이용하여 얻은 규칙을 기반으로 추천 시스템을 구축한다.
  • 많은 정보 가운데서 특정한 규칙을 얻기 위한 마이닝 기법을 적용하기 위해서는 우리에게 필요한 정보만을 추출하고 이 정보를 적용하기 용이 한 형 태로 변환하는 전처리 작업이 필요하다[7]. 본 논문에서는 전처리 단계에서 마이닝 기법 중 분류 기법을 이용하여 사용자에게 부가적으로 사용자가 방문한 웹페 이지 간의 관련성을 제시하기 위해 퍼지 개념을 도입하였다[8]. 전처리 단계를 수행한 후에는 마이닝 기법을 적용하기에 적절한 형 태인트랜잭션들의 모음이 출력된다.
  • 필요하다. 본논문에서는 부가적으로 웹 로그 파일의 데이터를 기반으로 고객이 접근한웹 페이지들의 관련성을제시하기 위해 분류 기법을 이용하여 고객의 행동 패턴을 분석하였다. 따라서 고객의 구매 정보와 고객의 프로파일을 기반한 추천 뿐 아니라 고객의 웹 페이지 방문을 기반으로 관심 있거나 구매 가능한 상품을 등급화하여 추천할 수 있도록 하였다.

가설 설정

  • 제안한 고객별접근페이지 소속정도와필터 링된 정보를 이 용하여 구축된 결정 트리가 그림 4의 트리 라고 가정하자.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (8)

  1. M. Bamshad, R. cooley, J. Srivastava, Web Mining : Information and Pattern Discovery on the World Wide Web, In Proceedings of the 9th IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence(ICTAI'97), November 1997 

  2. M.S, Chen, J. S. Park, P. S. Yu., Data Mining for path traversal patterns in a Web environment, In proc. 1th International Conference on Distrubuted Computing Systems, pp385-392, 1996 

  3. M. Bamshad, H. Dai, T. Luo, Y. Sung, J. Zhu, Integrating Web Usage and Content Mining for More Effective Personalization, In Proceedings of the International Conference on E-Commerce and Web Technologies (ECWeb2000), September 2000 

  4. 한정기, 주정애, 윤현준, 개인화란 무엇인가?, Onbit times, 2002 

  5. D. Kim and S. Kim, Dynamic Expert Group Models for Recommender Systems, In Proceedings of the First Asia Pacific Conference on Web Intelligence: Research and Development, Japan, Oct 2001 

  6. 이경호, 윤창현, 박두순, 웹마이닝을 이용한 M-commeree 추천 시스템 설계 및 구현, 한국컴퓨터교육학회지, 제6권 제3호, pp.26-36, 2003 

  7. M. Bamshad, R. cooley, J. Srivastava, Data Preparation for Mining World Wide Web Browsing Patterns, Journal of Knowledge and Information Systems, Vol. 1, No.1, 1999 

  8. Lee, D., Jeong, M., and Won, Y., Decision Trees for Multiple Abstraction Levels of Data, Lecture Notes in Artificial Intelligence, 2182, 76-87, 2001 

    상세보기 crossref

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