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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
문현실 (경희대학교) 정민규 (경희대학교) 김재경 (경희대학교) 김혜경 (경희대학교)
저널정보
한국지능정보시스템학회 지능정보연구 지능정보연구 제16권 제4호
발행연도
2010.12
수록면
195 - 211 (17page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2010

순차 연관 규칙을 이용한 개인화된 전시 부스 추천 방법
문현실 ,  정민규 ,  김재경 외 1명 지능정보연구 2010.12 학술저널
순차 연관 규칙을 이용한 개인화된 전시 부스 추천 방법
문현실 ,  정민규 ,  김재경 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2010.11 학술대회자료

초록· 키워드

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전시회는 전시업체가 새로운 상품이나 서비스를 관람객에게 알리기 위해 개최되는 것으로 효과적인 마케팅 수단으로 중요한 역할을 수행한다. 전시회를 방문하는 다양한 관람객의 니즈를 충족시키기 위하여 다양한 유비쿼터스 기술이 전시회에 응용되고 있지만 관람객이 사전에 요청한 정보만을 제공함으로 개별 관람객의 선호가 반영되지 않아 관람객의 니즈를 충족시키기에는 한계가 있다. 이러한 한계를 해결하기 위한 방법으로 개인의 선호에 부합하는 부스를 추천하는 추천 시스템의 이용이 가능하다. 추천시스템은 전시 환경에서 관람객의 선호를 추론하여 선호에 부합하는 방문 부스를 추천하여 관람객의 니즈를 충족시킬 수 있다. 그러나 추천 시스템 중 가장 성공적으로 평가 받는 기존의 협업 필터링은 관람객의 부스 방문 순서에 나타나는 선호를 반영하지 않아 동적으로 변화하는 선호를 가지는 관람객으로 구성된 전시 환경의 추천 시스템으로는 적합하지 않다. 따라서 본 연구에서는 관람객의 방문 순서를 고려하는 기법 중 순차 연관 규칙을 이용하여 관람객의 선호에 부합하는 부스를 추천하는 방법론을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방법론의 성과 측정을 위해 실제 전시회에서 획득한 데이터를 사용하여 기존의 협업 필터링과 비교한 결과 전체적으로 추천의 성과가 향상되어 향후 전시 환경에서의 부스 추천시스템에 적용하여 관람객의 니즈를 충족시킬 것으로 기대된다.
#Sequential Association Rule #Exhibition Booth Recommendation #Recommendation System #Recommendation

목차

1. 서론
2. 관련 연구
3. 순차 연관 규칙을 이용한 추천 방법론
4. 예제
5. 실험
6. 결론 및 한계점
참고문헌
Abstract
저자소개

참고문헌 (21)

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2. [학술지(정기간행물)] - 김재경 / 2003 / Development of a Personalized Recommendation Procedure Based on Data Mining Techniques for Internet Shopping Malls / 지능정보연구 9 (3) : 177 ~ 191 dbpia 3. [학술지(정기간행물)] - 이연님 / 2008 / Development Trend Analysis of the Research on Recommendation System / 지능정보연구 14 (2) : 63 ~ 82 dbpia 6. [학술대회논문] - Agrawal, R. / 1993 / Mining association rules between sets of items in large databases / Proc. 1993 ACMSIGMOD Int. Conf. Management of Data : 207 ~ 276 google schola 7. [기타자료] - Amer-Yahia, S. / 2009 / Socialscope：Enabling information discovery on social content sites / CIDR google schola 8. [학술지(정기간행물)] - Bellizi, J. / 1984 / Managerial Guidelines for Trade Show Effectiveness / Industrial Marketing Management 13 (1) : 49 ~ 52 google schola

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