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한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제17권 제2호
발행연도
2012.2
수록면
197 - 206 (10page)

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기존의 연관규칙을 이용한 추천시스템은 매번 계속적으로 대량의 데이터를 스캔해야 하므로 속도가 느릴 뿐 아니라 확장성 문제와 정확도 문제가 있다. 본 논문에서는 사용자의 평가 자료에 의존하지 않고 묵시적인(Implicit)방법을 이용하여 RFM(Recency, Frequency, Monetary)기반 FP-tree 마이닝을 이용한 개인화 추천시스템을 제안한다. 구매 가능성이 높은 아이템을 찾기 위해서 고객정보와 구매이력정보를 기반으로 고객과 아이템의 속성 반영이 가능한 RFM기법과 FP-tree 마이닝을 이용한다. 제안 방법으로 RFM기반의 FP-tree 마이닝을 이용하여 후보집합의 발생없이 빈발항목을 구성하고 연관규칙을 생성한다. 생성된 연관규칙의 지지도, 신뢰도, 향상도를 사용하여 추천 효율성이 높은 아이템 추천이 가능하다. 성능평가를 위해 현업에서 사용하는 인터넷 화장품 아이템 쇼핑몰의 데이터를 기반으로 데이터 셋을 구성하여 기존의 시스템과 비교 실험을 통해 성능을 평가하여 효용성과 타당성을 입증하였다.
#RFM기법 #빈발패턴트리 마이닝 #추천시스템 #RFM Method #FP-tree Mining #Recommendation System

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1. [단행본] - Chan Wook Park / 1996 / DataBase Marketing-Strengthen for Competited Enterprise using Customer's Information / YeonAm Press google schola 2. [학술대회논문] - Agrawal, R. / 1994 / Fast Algorithms for Mining Association Rules in Large Databases / In Proceedings of the VLDB : 487 ~ 499 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - 조영성 / 2008 / 모바일 환경하에 RFM 기법을 이용한 개인화된 추천 시스템 개발 / 한국컴퓨터정보학회논문지 13 (2) : 41 ~ 50 dbpia 4. [학술대회논문] - Young Sung Cho / 2008 / Implementation of Personalized Recommendation System using Demographic data and RFM method in e-Comme rce / 2008 IEEE International Conference on Management of Innovation & Technology Public ation google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Jin Byeong Woon / 2010 / Personalized e-Commerce Recommendation Systemusing RFM method and Association Rules / KSCI 15 (12) : 227 ~ 235 google schola

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