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BIC 사례 1 연관규칙과 분류모형을 결합한 상품 추천 시스템: G 인터넷 쇼핑몰 사례
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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
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모델링의 문제점 Over-specialization Over-generalization
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II. 문헌 고찰 연관관계 이용
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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)
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III. 새로운 상품 추천 시스템
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연관규칙 이용 구매된 상품간의 연관 관계를 이용하여 추천 분류기반 추천 - 구매 이력이 충분치 않은 경우 고객의 프로파일을 이용하여 추천
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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)
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<분류 모형간의 구매 예측력의 비교>
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프로토 타입의 구축과 데이터 수집
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최종 추천 화면
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제안된 추천 시스템의 검증
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