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문제 정의
- 이들 시스템들은 단순히 고객의 위치정보만을 이용하여 파악 묀 사용자 위치를 근거로 하여 서비스 등록된 오프라인 상점의 할인 및 쿠폰정보를 사용자의 휴대폰이나 휴대용 컴퓨터에 전송 하는 방식이다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 보완 하기 위한 방법으로 고객의 프로파일과 제공될 서비스를 분석한 후, 벡터 모델을 적용하기 위한 표현 방법에 따라 고객 성향 및 서비스 성향을 모두 반영할 수 있는 개인화 서비스 선정 기법을 제안한다.
- 본 논문에서는 M-Commerce 모바일 인터넷 환경에서 고 객의 관심정보를 제공하기 위한 방법으로 벡터모델에 의한 개인 화 서비스 선정 기법을 제안하였다. 또한 개인화 서비스 선정 기 법으로 제안한 벡터 모델에 대한 성능을 평가하기 방법을 살펴 보았다.
- 그리고 분석 에이전트(AA)는 모니터링 및 통신 에이전트에 의해 수집된 고객 행위 정보와 초기에 얻어진 개인 프로파일 정보를 이용하여 고객 특성의 각 항목에 대한 가중치를 분석하는 기능을 가진다. 본 논문에서는 고객 성향에 맞는 서비스를 선정하기 위한 선정 기법에 관해 논의하고자 한다.
- 본 논문에서는 유선 인터넷상에서 소규모 여러 인터넷 상점들이 정보를 공유하고, 통합된 서비스를 제공함으로써 고객의 인지도를 높이기 위한 방법으로 등장한 기존의 허브(Hub) 사이트와 모바일 인터넷이 결합된 M-Commerce 환경에서 고객에게 실시간으로 개인화된 맞춤 정보를 제공하기 위한 기법을 제안한다.
가설 설정
- 본 논문에서는 고객 행위가 수집되어 분석되기 전 단계로 고객 프로파일만을 이용하여 고객 성향을 표현하였으며, 서비스는 내용 분석을 위해 의뢰자로부터 서비스되어지기를 원하는 고객의 특성과 서비스 내용을 수집하여 분석한 후 개인화 에이전트가 처리할 수 았는 형태로 표현할 수 있다고 가정한다. 이와 같은 가정에서 주어진 고객 성향과 서비스 특성을 비교하여 고객에 가장 적합한 서비스를 선정하기 위한 벡터 모델을 제얀한다.
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