BIC 사례 1 연관규칙과 분류모형을 결합한 상품 추천 시스템: G 인터넷 쇼핑몰 사례
I. 서 론 내용기반 필터링 기반 상품 추천 시스템 고객의 과거 구매 데이터를 이용한 제품간의 연관성을 이용 추천 함 협동 필터링 기반 상품 추천 시스템 - 사용자의 특성을 파악하여 구매 패턴이 유사한 고객군을 분류하여 추천함
모델링의 문제점 Over-specialization Over-generalization
II. 문헌 고찰 연관관계 이용
연관 관계의 추천 시스템의 이용 상품간의 상관 관계 인구통계 데이터와 웹사이트 추천 (Krulwich, 1997) 고객의 특성과 상품과의 연관관계 (Aggarwal, 1998) 고객프로파일과 제품정보이용 구매 단계별로 차별화된 추천 (Stegmann, 2003)
III. 새로운 상품 추천 시스템
연관규칙 이용 구매된 상품간의 연관 관계를 이용하여 추천 분류기반 추천 - 구매 이력이 충분치 않은 경우 고객의 프로파일을 이용하여 추천
IV. 사례 적용 온라인 쇼핑 G사 – 다이어트 전문 온라인 쇼핑몰 총 3298 고객의 4353 구매 정보 SAS E-Miner - 최소 지지도 0.5%(0.005) - 최소 신뢰도 10% (0.1)
<분류 모형간의 구매 예측력의 비교>
프로토 타입의 구축과 데이터 수집
최종 추천 화면
제안된 추천 시스템의 검증