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상품추천시스템은 고객들에게 추천 상품 목록을 제공 하여 고객들이 구매 가능성이 있는 상품을 쉽게 찾도록 도와주는 개인화된 정보필터링 기술이다. 협업필터링 (collaborative filtering) 은 상품추천시스템 중에서 가장 성공적인 상품추천 기법으로 알려져 있으며 현재 많이 이용되고 있다. 그러나. 이러한 협업필터링 기법은 다른 알고리즘보다 우수함에도 불구하고 입력 데이터의 희박성 (sparsity) 문제와 시스템 확장성 (scalability) 문제가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문재들을 해결하기 위하여 웹마이닝과 상품계층도를 이용한 협업필터링 기반 개인별 상품추진시스템 WebCF-PT를 개발하고 WebCF-PT추천시스템을 적용하기 위하여 실험목적의 EBIB Research 쇼핑몰을 구현하였다 .

목차

Abstract

1.서론

2.관련 연구

3.WebCF-PT를 이용한 개인별 상품추천방법

4.WebCF-PT 추천시스템 구현

5.WebCF-PT에 의한 상품 추천 사례

6.결론

참고문헌

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-003-014302209