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RFM 기법과 K-Means 알고리즘을 이용한 고객 분류
A Study on Customer rating using RFM and K-Means 원문보기

한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회, 2017 Nov. 01, 2017년, pp.803 - 806  

지현정 (세종대학교 컴퓨터공학과) ,  신경일 (세종대학교 컴퓨터공학과) ,  신동일 (세종대학교 컴퓨터공학과) ,  신동규 (세종대학교 컴퓨터공학과)

초록
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고객의 행동을 분석하기 위한 RFM(Recency, Frequency, Monetary)은 마케팅 분양에서 널리 쓰이고 있는 시작분석기법이다. 최근 축적되는 데이터가 많아지면서 이를 활용하기 위해 기계학습에 대한 관심이 증가하였다. 따라서 RFM 기법과 다양한 알고리즘을 결합하여 데이터를 분석하고자 하는 시도가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 RFM 기법과 대표적인 클러스터링 알고리즘인 k-means를 통하여 고객을 등급화 하는 방법에 대해 실험하였다. 기존의 실험에서는 k값을 8 혹은 9로 지정하는 사례가 많았다. 그러나 본 실험에서는 내부평가방법을 통해 데이터 셋에 대한 최적의 k값을 구해보았고, 실험 결과 사용한 4개의 데이터 셋에서 3이라는 동일한 결과가 나왔다.

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