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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2006.7
- 수록면
- 232 - 235 (4page)
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Due to the increasing demand for e-commerce, it is necessary to provide a new approach that is not same with off-line stores for internet customers. Since the efficient communication with customers is indispensable for recent e-commerce businesses, goods recommendation systems automatically suggest some products with customer's previous spending preference by customer's interest analysis using some sophisticated multi-media functions. However, current goods recommendation systems require high cost and time to develop and maintain the systems and it is difficult to understand and maintain the system by administrators. Therefore, many researchers are trying to complement these weak points for easy utilization and less expenditure using a small scale personalization service.
This paper proposes a new goods recommendation system using a web mining technique with association rules. In addition, we use a collaborative filtering technique for the small scale personalization service. Although association rule finds the rules based on the confidence and support between items in a massive database, it only considers the relationship between items without customer's personal preference. To overcome this defect, we use an improved Apriori algorithm to provide recommendation rule using item to item relation.
This paper proposes a new goods recommendation system using a web mining technique with association rules. In addition, we use a collaborative filtering technique for the small scale personalization service. Although association rule finds the rules based on the confidence and support between items in a massive database, it only considers the relationship between items without customer's personal preference. To overcome this defect, we use an improved Apriori algorithm to provide recommendation rule using item to item relation.
목차
ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORKS
3. THE DEVELOPMENT A GOODS RECOMMENDATION SYSTEM
4. THE IMPLEMENT OF GOODS RECOMMENDATION SYSTEM
5. CONCLUSIONS
6. REFERENCES
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