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논문 기본 정보

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저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제8권 제6호
발행연도
2008.6
수록면
26 - 33 (8page)

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유비쿼터스 상거래에서 회사가 정보를 효율적으로 이용할 수 있도록 제어하고 필터링하는 일을 도와주는 고객 관계 마케팅이 등장하였으며, 더 나아가 고객이 원하는 제품을 예측하고 추천해주고 있으며 이를 위해 데이터 마이닝 기술을 적용하고 있다. 본 논문에서는 연관 마이닝을 이용한 고객 관계 관리 적용 사례 연구를 제안하였다. 제안된 방법으로는 연관 마이닝을 이용하여 후보 고객 집합으로 빈발 고객을 구성하고 연관 고객 규칙을 생성한다. 생성된 연관 규칙의 향상도에 따라서 하이퍼 그래프 분할을 이용하여 효율적인 구매고객들의 특성을 분석한다. 그러므로 기존 고객에 대한 교차 판매와 격상 판매의 전략들을 도출하게 된다. 성능평가를 위해 설문조사 데이터 집합에서 기존의 방법과 비교 평가하였다. 실험 결과 제안한 방법이 기존의 다른 방법들보다 정확도면에서 우수함을 확인하였다.
#고객 관계 관리 #데이터 마이닝 #연관 규칙 #Customer Relation Management #Data Mining #Association Rule

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 연관 마이닝을 이용한 고객 관계 관리 적용
Ⅳ. 실험 및 성능평가
Ⅴ. 결론
참고문헌
저자소개

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1. [학술지(정기간행물)] - K. Y. Jung / 2006 / Optimal Associative Neighbor Mining using Attributes for Ubiquitous Recommendation Systems / LNAI 4027 : 458 ~ 469 google schola 2. [학술대회논문] - 조남재 / 2001 / OLAP기반의 CRM 개발 전략 및 효과에 관한 연구: 유통산업의 사례를 중심으로 / 한국데이타베이스학회 국제학술대회 : 251 ~ 260 dbpia 4. [학술대회논문] - M. O. Connor / 1999 / Clustering Items for Collaborative Filtering / In Proc. of the ACM SIGIR Workshop on Recommender Systems google schola 5. [단행본] - H. Jiwei / 2000 / Data Mining: Concepts and Techniques / Morgan Kaufmann Publishers google schola 6. [학술대회논문] - E. H. Han / 1997 / Clustering based on Association Rule Hypergraphs / In Proc. of the SIGMOD'97 Workshop on Research Issues in Data Mining and Knowledge Discovery : 9 ~ 13 google schola

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