개선된 데이터 마이닝 기술에 의한 웹 기반 지능형 추천시스템 구축

김경재; 안현철

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김경재 안현철

저널정보: 한국데이터전략학회 Journal of Information Technology Applications & Management 정보기술과 데이타베이스 저널 제12권 제3호

발행연도: 2005.9

수록면: 41 - 56 (16page)

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Product recommender system is one of the most popular techniques for customer relationship management. In addition, collaborative filtering (CF) has been known to be one of the most successful recommendation techniques in product recommender systems. However, CF has some limitations such as sparsity and scalability problems. This study proposes hybrid cluster analysis and case-based reasoning (CBR) to address these problems. CBR may relieve the sparsity problem because it recommends products using customer profile and transaction data, but it may still give rise to scalability problem. Thus, this study uses cluster analysis to reduce search space prior to CBR for scalability problem. For cluster analysis, this study employs hybrid genetic and K-Means algorithms to avoid possibility of convergence in local minima of typical cluster analyses. This study also develops a Web-based prototype system to test the superiority of the proposed model.

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