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한국지능정보시스템학회 지능정보연구 한국지능정보시스템학회논문지 제13권 제4호
발행연도
2007.12
수록면
45 - 63 (19page)

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유비쿼터스 환경에 기반한 시장, 즉 U-마켓에서는 고객이 제품을 구매함과 동시에 고객의 정보가 u-마켓 서버시스템에 저장되어 인터넷 쇼핑몰과 같이 다양한 분석과 활용이 가능하게 되었다. 물리적인 공간과 가상 공간이 결합된 유비쿼터스 기반의 시장 환경에서는 고객이 오프라인에서 다양한 매장을 방문하면서 쇼핑을 하게 되는데, 이때 여러 매장에 동일한 제품이 동시에 존재할 수 있으므로 매장의 위치, 매장 분위기, 제품의 품질이나 가격 등에 대한 고객의 선호도를 반영하여 고객 개개인에게 적절한 매장을 추천해야 할 필요성이 제기된다.
본 논문에서는 유비쿼터스 환경에 기반한 시장에서 고객의 쇼핑 상황을 고려하여 고객의 선호를 반영할 수 있는 매장 추천방법을 제안한다. 제안한 매장 추천방법은 협업 필터링과, Apriori 알고리즘을 기반으로 구성되어 있다. 온라인 쇼핑몰과는 다르게 U-마켓에서는 고객 개개인의 구매목록과 고객의 선호도를 반영한 매장 추천이 필요하며, 본 논문에서 제안하고 있는 매장 추천방법은 고객의 쇼핑경험을 극대화 하고 쇼핑 효율성을 제고시킬 뿐 아니라 장기적인 관점에서 매출증대를 통해 U-마켓 활성화에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
#Ubiquitous Computing #Ubiquitous Market #Store Recommender System #Collaborative Filtering #Apriori Algorithms

목차

1. 서론
2. 관련 연구
3. U-매장 추천방법
4. U-마켓 적용 사례
5. 결론
참고문헌
Abstract

참고문헌 (26)

참고문헌 신청
, 1993 , Mining association rules between sets of items in large database Proceedings of the ACM SIGMOD International Conforence on Management of Data google schola , 1998 , Empirical analysis of predictive algorithms for collaborative filtering google schola , 1997 , ContextAware Applications : From the Lab- oratory to the Marketplace 4 (5) : 58 ~ 64 google schola , 1999 , Clustering Items for Collaborative Filtering google schola , 1979 , IEEE Transactions on Pattern Recognition and Machine In- telligence google schola

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