웹유시지 패턴 분류를 위한 군집분석 알고리즘

• 영문명: A Clustering Algorithm for the Classification of Web Usage Patterns
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 강현철(Hyuncheol Kang) 한상태(Sang-Tae Han)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.5 No.2, 337~344쪽, 전체 8쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2003.06.30

국문 초록

많은 기업에 있어서 인터넷은 고객과 접촉하는 중요한 도구이며, 고객정보를 수집하고 고객을 효율적으로 관리하는 새로운 수단으로 등장하고 있다. 따라서 웹로그 데이터를 분석하여 온라인 사용자의 패턴을 분석하는 웹유시지 마이닝과 개인화 및 추천시스템에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 웹로그 데이터에 대한 사전처리 및 군집분석 절차를 제시하고 웹페이지들 간의 구조적 관련성을 고려한 거리측도를 제안하였다. 또한 한 웹사이트에서 수집된 웹로그 데이터에 대해 제안된 군집분석 절차를 적용하여 그 결과를 제시하였다. 이러한 분석을 통해 얻은 결과는 웹페이지의 개선 및 웹사이트의 구조 변경 등에 이용될 수 있을 뿐만 아니라 웹페이지 및 상품을 추천하기 위한 추천시스템의 구축에도 응용될 수 있을 것으로 기대된다.

영문 초록

With the explosive growth of information sources available on the World Wide Web, it has become increasingly necessary for users to utilize automated tools in find the desired information resources, and to track and analyze their usage patterns. In this study, we introduce a process of pre-processing and cluster analysis on web log data and suggest a distance measure considering the structural relationships between web pages. Also, we illustrate some real examples of cluster analysis for web log data and look into practical application of web usage mining for eCRM. The results of this study can be applied for a vendor to improve the contents and structure of web site, and to personalize and recommend his product message for individual customers at a massive scale.

목차

1. 서론

2. 웹로그 데이터의 특성 및 사전처리

3. 군집분석 절차

4. 결론 및 토의

참고문헌

키워드

웹유시지 마이닝 웹로그 군집분석 Web Usage Mining Web Log Cluster analysis eCRM