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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.8
- 수록면
- 681 - 696 (16page)
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기존에 협업필터링에 관한 연구는 상품구매, 상품평점의 단일 프로파일 생성을 기반으로 한 추천시스템 성능을 향상시키는 알고리즘 위주로 이루어져 왔다. 그러나 풍부하고 다양한 고객데이터를 체계적으로 축적하고 분석할수 있는 IT환경의 조성으로 보다 정확하게 고객의 선호도나 행태를 파악하는 것이 가능하게 되었으며, 본 연구에서는 금융기업의 신용 및 체크카드 가입고객에 대하여 데이터 마이닝 기법으로 생성한 CRM 고객정보를 활용하여 고객의 선호도나 행위패튼을 다양한 관점에서 표현한 5종의 고객행동 다중 프로파일을 기반으로 개별 고객 네트워크를 구성한 후 이를 단순평균, 가중평균기법으로 앙상블하여 도출한 통합 고객 네트워크(CN<SUB>I</SUB>)를 협업필터링 이웃(고객)탐색 과정에 적용하고자 한다.
특히 본 연구는 금융기업의 신용카드 및 체크카드 이용자의 CRM 거래정보를 기반으로 다중 프로파일을 구성하고 유사고객을 추출하여, 기존의 UBCF 방식으로 영업점 방문고객에게 유사고객이 보유한 신용 및 체크카드 상품의 추천에 제안하였다는데 그 의의가 있다.
특히 본 연구는 금융기업의 신용카드 및 체크카드 이용자의 CRM 거래정보를 기반으로 다중 프로파일을 구성하고 유사고객을 추출하여, 기존의 UBCF 방식으로 영업점 방문고객에게 유사고객이 보유한 신용 및 체크카드 상품의 추천에 제안하였다는데 그 의의가 있다.
목차
〈요약〉
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 금융상품 추천기법
Ⅳ. 향후 실험 계획
참고문헌
참고문헌 (0)
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