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문제 정의
- 또한 고객 개개인을 중요시하는 1:1 상품 추천의 등장(일대일 마케팅)은 기존의 대량의 데이터에서 고객에게 맞는 상품을 지원하기 위한 시스템의 개발을 필요로 하게 만들었다. 따라서, 본 논문에서는 인터넷에서 성행하는 전자상거래 기법 중 크로스셀링 기법을 변형한다중크 로스셀링 기법과 사례 기반추론기법을 상품의 선택의 폭을 넓힐 수 있는 방법으로 신제품 개발에 이용할 수 있는 방안을 제안하고자 한다.
- 본 논문에서 설계하는 것은 하나의 크로스셀링을 2개 이상 결합한다중크로스셀링기법으로 고객이 원하는 상품의 최대 근사치 값에 해당하는 상품들을 2개 이상 제안해서 고객의 상품 구입에 도움을 주고자 한다.
- 본 논문에서는 개인 상품을 추천하기 위한 시스템으로 자동차 판매 시스템을 설계해 보도록 하겠다.
- 유사도 측정을 이용하여 입력된 고객 데이터가 추출되는 단계를 나타내고, 그 결과를 다중 크로스셀링 기법을 고려하여 고객 데이터를 추출하는 과정을 분석, 기존의 시스템과 추천 시스템과의 비교 및 연관성 규칙에 대해 상품을 주줄하는 것을 살펴보고자 한다.
가설 설정
- .신뢰도(Confidence)는 X를 포함하는 거래 중에서 Y가 포함된 거래는 어는 정도인가?
- : 고객이 항목1을 좋아하고 항목2를 좋아하면 선택항목도 좋아한다.
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