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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.12
- 수록면
- 711 - 719 (9page)
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유비쿼터스 컴퓨팅 환경하에서 전자상거래 대규모가 대형화되고 취급되는 항목제품들도 다종 다양해지고 있는 것이 현실이다. 이러한 유비쿼터스 상거래 시스템은 편리하고 신속하게 제공되어야 하고 다이나믹한 환경에서 실시간성과 민첩성이 요구되고 있다. 데이터마이닝에서 추출한 지식을 적극적으로 활용하는 기법들이 전자상거래에서 구매 촉진을 증진시키는 마케팅 전략으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 하에 지능형 모바일 단말기를 이용한 추천을 위한 가중치기반 순차패턴탐사를 이용한 추천서비스f를 제안하였다. 본 연구에서는 추천의 정확성을 향상시키고 구매력이 높은 항목제품 및 서비스를 추천하기 위해서 FRAT 세분화 기법을 이용한 가중치기반 순차패턴 탐사를 이용한 추천서비스를 제안하였다. 성능평가를 위해 현업에서 사용하는 인터넷 화장품 쇼핑몰의 데이터를 기반으로 데이터 셋을 구성하여 기존의 방법과 비교 실험을 통해 성능을 평가하여 효용성과 타당성을 입증하였다. 유비쿼터스 상거래에서 시간과 장소에 제약을 받지 않는 모바일 웹앱을 이용한 추천서비스를 위해서 이전방법보다 개선된 방법으로 추천서비스을 구현하였다.
목차
요약
Abstract
1. Introduction
2. Related Research
3. Weighted-oriented sequence pattern mining for recommendation
4. Experiment and Performance Evaluation
5. Conclusion and henceforth task
Reference
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
Jin, B.W. / 2010 / Personalized e-Commerce Recommendation System using RFM method and Association Rules / 15th KSCI 12:227~235
Cho, Y.S. / 2012 / Personalized Recommendation System using FP-tree Mining based on RFM / 17th KSCI 2
Cho, Y.S. / 2012 / Recommendation Technique using Incremental Frequent Patterns mining Method based on RFM in e-Commerce / 20th 2012 Summer Conference of KSCI 2
Cho, Y.S. / 2013 / Weighted Mining Association Rules Based Quantity Item with RFM Score for Personalized u-Commerce Recommendation System / Proc. of the 8th International Conference, GPC 2013 and Colocated Workshops, Lecture Notes in Computer Science 7861:367~375
Cho, Y.S. / 2012 / Mining Association Rules Using RFM Scoring Method for Personalized u-Commerce Recommendation System in Emerging Data / Springer :190~198
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