| 한글제목(Korean Title) |
E-Commerce 포탈에서 향상된 개인화 추천 기법 |
| 영문제목(English Title) |
An Improved Personalized Recommendation Technique for E-Commerce Portal |
| 저자(Author) |
고평관
Shohel Ahmed
김영국
강상길
Pyungkwan Ko
Young-Kuk Kim
Sanggil Kamg
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 14 NO. 09 PP. 0835 ~ 0840 (2008. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문에서는 고객의 다양한 행동 분석을 통해 e-commerce 포탈에서 향상된 개인화 기법을 제안한다. 고객의 행동은 “상품 구매”, “장바구니에 상품 추가”, “상품 정보 확인” 세가지로 구분하였다. 추천된 상품에 대한 평점을 측정하기 위해 사용자의 행동을 암묵적으로 추적한다. 제안하는 추천 기법은 Cross Correlation Coefficient를 변형하여 비슷한 선호도를 가진 고객들을 분류한 후 대상 고객이 선호하는 상품과 비슷한 선호도를 가진 고객들의 상품 유사도를 측정한다. 본 시스템의 가장 주목할만한 특징은 고객의 행동을 바탕으로 상품에 대한 평점을 암묵적으로 계산하는 것이다. 상품의 선호도에 대하여 고객의 직접적인 대답을 요구하면 고객들이 불편함을 느낄 수 있기 때문에 고객의 행동을 통하여 상품에 대한 선호도를 반영한다. 실험결과 부분에서 우리의 시스템과 협업 필터링을 기반으로 한 다른 기법의 비교를 통하여 각 기법들의 장단점을 보일 것이다. |
영문내용
(English Abstract) |
This paper proposes an enhanced recommendation technique for personalized e-commerce portal analyzing various attitudes of customer. The attitudes are classifies into three types such as “purchasing product”, “adding product to shopping cart”, and “viewing the product infor-mation”. We implicitly track customer attitude to estimate the rating of products for recom-mending products. We classified user groups which have similar preference for each item using implicit user behavior. The preference similarity is estimated using the Cross Correlation Coefficient. Our recommendation technique shows a high degree of accuracy as we use age and gender to group the customers with similar preference. In the experimental section, we show that our method can provide better performance than other traditional recommender system in terms of accuracy. |
| 키워드(Keyword) |
협업 필터링
cross correlation coefficient
개인화
추천 기법
확장성
collaborative filtering
cross correlation coefficient
personalization
recommendation technique
scalability
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