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학술대회자료
저자정보
명재석 (서울대학교) 양정연 (서울대학교) 이상구 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2009 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 제36권 제1호(C)
발행연도
2009.6
수록면
143 - 148 (6page)

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온라인 쇼핑은 고객과 기업 모두에게 많은 이익을 안겨주고 있으며 아직도 계속 성장하고 있는 중요한 산업이다. 특히, 온라인 쇼핑몰 상에서 기업과 고객을 연결해주는 상품 추천 시스템은 큰 파급 효과를 가지고 있는 중요한 연구 주제이다. 상품 추천 시스템을 구현하기 위해서는 쇼핑몰 상에서 고객이 보이는 행동을 잘 분석하여, 고객에 대한 이해의 수준을 높이는 것이 중요하다. 다양한 형태의 고객 정보가 이를 위하여 사용될 수 있으며, 최근에는 상품에 대한 고객의 긍정적 혹은 부정적 자세를 가리키는 극성정보를 활용한 추천 시스템이 많이 구현되고 있다. 이 논문에서는 상품 자체에 대한 고객의 극성 정보뿐만 아니라, 상품의 특징에 대한 개별적인 극성 정보를 함께 고려하는 추천 시스템의 모델을 제시하고 구현상의 이슈들에 대해 논의한다. 상품 특징에 대한 고객의 극성 정보를 활용함으로써 얻을 수 있는 장점은, 첫째, 보다 세부적인 특징에 근거하여 비슷한 취향의 사용자를 찾는데 도움이 된다는 점, 둘째, 고객이 긍정적 자세를 갖는 상품 특징에 근거하여 다양한 추천이 가능하다는 점이다. 이러한 추천 시스템을 설계하는 데는 다양한 관점의 접근이 필요하다. 고객의 프로파일은 상품의 특징에 대한 평가를 포함할 수 있는 형태로 확장되어야 하며, 다양한 트랜잭션 데이터로부터 극성 정보를 획득해야 하고, 이러한 정보를 이용할 수 있도록 추천 알고리즘도 변형되어야 한다. 이 논문은 이러한 이슈들을 정리하고, 상품특징에 대한 고객의 극성 정보를 활용하는 개념적인 추천 모델들을 제시한다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 상품 특징에 대한 고객의 극성 정보 수집 및 활용
4. 상품 특징에 대한 극성 정보를 활용한 추천 모델
5. 구현상의 이슈
6. 결론
7. 참고문헌

참고문헌 (0)

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