전자상거래를 위한 Stochastic Process 모델을 이용한 웹 페이지 추천 기법

• 영문명: Web Page Recommendation using Stochastic Process Model for E-Commerce
• 발행기관: 한국전자상거래학회
• 저자명: 박병준(Park Byung Joon) 노수호(Noh Soo Ho)
• 간행물 정보: 『전자상거래학회지』제5권 3호, 119~137쪽, 전체 19쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경제학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2004.12.01

국문 초록

  다양하고 많은 양의 정보가 존재하는 웹 환경에서 웹 사이트를 방문하는 사용자의 접근패턴도 매우 다양하며, 웹 환경의 변화에 따라서 이러한 접근패턴은 계속 변화한다. 이러한 이유로, 웹 사이트 개발자가 사전에 사용자의 욕구에 완벽하게 부합하는 완벽한 사이트를 개발하기란 사실상 불가능하다. 이에 대한 해결방안으로, 웹 사이트에 대한 사용자 접근 패턴을 학습해서 웹 사이트의 구조나 외형을 자동적으로 개선시켜 나가는 적응형 웹 사이트 (Adaptive Web site)가 제시되었다. 본, 논문에서는 DTMC(discrete-time Markov chain)에 의거한 확률적 모델을 이용하여 적응형 웹 사이트 구축에 필요한 사용자 접근패턴을 학습하고 이를 적용하기 위한 효과적인 방법론을 제시한다.

영문 초록

  In the Web environment with a huge amount of information, Web page access patterns for the users visiting certain web site can be diverse and change continuously in accordance with the change of its environment. Therefore it is almost impossible to develop and design web sites which fit perfectly for every web user"s desire. Adaptive web site was proposed as solution to this problem. In this paper, we present an effective method that uses a probabilistic model of DTMC(Discrete-Time Markov Chain) for learning user"s access patterns and applying these patterns to construct an adaptive web site.

목차

개요
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 웹 로그 분석 기법 및 관련 연구
Ⅲ. Stochastic Process 모델을 이용한 웹 페이지 추천
Ⅳ. 실험결과
Ⅴ. 결론
【참고문헌】
ABSTRACT

키워드

웹마이닝 전자상거래 적응형 웹사이트 패턴발견 웹페이지 추천 Web Mining E-Commerce Adaptive Web Site Pattern Discovery Page Recommendation