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데이터 마이닝 기법을 이용한 추천 시스템의 구현
An Implementation of Recommender System using Data Mining Techniques 원문보기

韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.11 no.1, 2006년, pp.293 - 300  

이기욱 (동명대학교 항만물류학부) ,  성창규 (한국해양대학교 컴퓨터공학과)

초록
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추천 시스템은 사용자들에게 관심 품목을 찾거나 평가하는데 도움을 준다. 이런 시스템은 전자 상거래를 비롯하여 전자 도서관 같은 여러 영역에서 강력한 도구가 되었다. 소비자의 인구통계학적 및 과거 구매 행동에 대한 분석을 바탕으로 미래의 구매 행동을 예측하여 판매자가 고객에게 상품을 추천할 수 있다. 본 논문에서는 고객의 패턴이나 성향에 가장 적절한 상품을 탐색하여 고객의 만족도를 높여줄 수 있는 개인화 추천시스템의 설계 및 개발에 관하여 기술한다. 제안된 시스템은 데이터 마이닝의 연관규칙을 적용하여 고객의 구매를 예측할 수 있는 실시간 분석서비스를 제공할 수 있다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The Recommender systems help users to find and evaluate items of interest. Such systems have become powerful tools in the domains from electronic commerce to digital libraries and knowledge management. Sellers can recommend products to customers with the prediction of future buying behavior on the b...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구에서는 데이터마이닝의 연관규칙 기법을 이용한 영화 추천시스템(MRS: Movies Recommender System) 을 구현하였다. 또한 eCRM 관련 분야 중에서 고객에게 상품의 추천을 원활히 지원해줄 수 있는 방법을 제시하였다.
  • 5〕. 본 연구에서는 데이터 마이닝 기법을 적용하여 고객의 패턴이나 성향에 가장 적절한 상품을 탐색하여 고객의 만족도를 높여줄 수 있는 개인화 추천시스템을 제안한다.
  • 본 연구에서는 데이터마이닝의 연관규칙 기법을 이용한 영화 추천시스템(MRS: Movies Recommender System) 을 구현하였다. 또한 eCRM 관련 분야 중에서 고객에게 상품의 추천을 원활히 지원해줄 수 있는 방법을 제시하였다.
  • 추출하는 과정이다. 유용한 정보 추출의 목적 달성을 위해 통계학. 데이터베이스 기술.

가설 설정

  • 여기서 편의상 구매 데이터 항목을 숫자로 표시하였다. 그리고 최소 지지도는 75%라고 가정했다. 우선 모든 항목들에 대해 D를 스캔하면서 지지도를 계산하고 그중에서 75%의 최소 지지도를 만족하는 항목 F1 을 추출한다.
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