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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국산업경영시스템학회 산업경영시스템학회지 산업경영시스템학회지 제40권 제4호
발행연도
2017.1
수록면
154 - 163 (10page)

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2017

신용카드 추천을 위한 다중 프로파일 기반 협업 필터링
이원철 경영학과 2017.01 학위논문
신용카드 추천을 위한 다중 프로파일 기반 협업필터링
이원철 ,  윤협상 ,  정석봉 산업경영시스템학회지 2017.01 학술저널

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Collaborative filtering, one of the most widely used techniques to build recommender systems, is based on the idea that users with similar preferences can help one another find useful items. Credit card user behavior analytics show that most customers hold three or less credit cards without duplicates. This behavior is one of the most influential factors to data sparsity. The ‘cold-start’ problem caused by data sparsity prevents recommender system from providing recommendation properly in the personalized credit card recommendation scenario. We propose a personalized credit card recommender system to address the cold-start problem, using multiple user profiles. The proposed system consists of a training process and an application process using five user profiles. In the training process, the five user profiles are transformed to five user networks based on the cosine similarity, and an integrated user network is derived by weighted sum of each user network. The application process selects k-nearest neighbors (users) from the integrated user network derived in the training process, and recommends three of the most frequently used credit card by the k-nearest neighbors. In order to demonstrate the performance of the proposed system, we conducted experiments with real credit card user data and calculated the F1 Values. The F1 value of the proposed system was compared with that of the existing recommendation techniques. The results show that the proposed system provides better recommendation than the existing techniques. This paper not only contributes to solving the cold start problem that may occur in the personalized credit card recommendation scenario, but also is expected for financial companies to improve customer satisfactions and increase corporate profits by providing recommendation properly.
#Recommender System #Collaborative Filtering #Multiple Profiles #Credit Card #Cold Start

목차

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참고문헌 (26)

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/ / Credit FINANCE Association google schola / / Financial Supervisory Service google schola Ahn, H. J. / 2008 / A new similarity measure for collaborative filtering to alleviate the new user cold-starting problem / Information Sciences 1 (78) : 37 ~ 51 google schola Ali, K. / 2004 / Tivo : Making show recommendations using a distributed collaborative filtering architecture / Proceedings of the Conference on Knowledge Discovery and Data Mining google schola Bell, R. / 2008 / The Bellkor 2008Solution to the Netflix Prize google schola

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