실시간 컨텍스트 기반의 방문자 타겟팅 및 개인화 추천

• 영문명: User Targeting & Personalized Recommendation Using Real-time Context
• 발행기관: 한국IT서비스학회
• 저자명: 서동렬
• 간행물 정보: 『한국IT서비스학회 학술대회 논문집』2017춘계학술대회, 83~87쪽, 전체 5쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2017.05.30

국문 초록

본논문에서는온라인 서비스 방문자의 컨텍스트를 실시간으로 분석 및 타켓팅하여 추천하는 방법과 시스템을 제시한다. 현재 접속중인 온라인 방문자의 컨텍스트를 실시간에 참조할 수 있는 변수와 함수를 제공하며, 이를 조합한 논리 표현식으로 추천 대상 고객군을 지정한다. 각각의 고객군별 아이템(상품 또는 컨텐츠)추천계획을 규칙 형태로 정의할 수 있으며, 시스템은 접속중인 고객이 추천대상 고객군에 속하는지 판단하여 미리 설정된 추천규칙에 따라 아이템을 추천한다. 온라인 방문자의 컨텍스트는 유입경로(도메인, 검색어 등), 접속상태(Device, OS, 지역 로그인여부 등), 접속 후 이용내역(최근 본 상품, 클릭수, 구매수 등), 가입정보(성별, 연령 등), 행동요약정보(마지막 방문일, 마지막 구매일 등) 등을 포함한다. 이를위하여 실시간 클릭스트립 이벤트 수집 및 분석, 질의 시스템을 제시하며, 실시간 방문자 컨텍스트 기반의 개인화 추천 시스템을 함께 제시한다.

목차

요약

소개

관련연구

Cross-device, Multiple-visit

실시간 Context

실시간 타켓팅& 추천

적용

시스템 구조

참고문헌