고객의 상품경험의 다양성과 상품선택의 대중성이 추천시스템에 미치는 영향

• 영문명: The Effect of Customers Experience of Diverse Goods and Selection of Popular Commodity on Recommendation System
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 구지현(Jee Hyun Koo) 박지원(Ji Won Park) 최흥식(Heung Sik Choi)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.17 No.6, 3097~3106쪽, 전체 10쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2015.12.30

국문 초록

유비쿼터스 환경으로 인한 다양한 유통채널은 추천시스템의 중요성을 더욱 확대시켰다. 추천시스템은 고객이 과거에 상품을 구매했던 정보를 바탕으로 고객이 선호할 상품을 예측하여 추천해 주는 방법이다. 본 연구의 목적은 고객이 상품을 구매한 경험의 정도와 대중적인 상품을 선택하는 정도가 추천시스템의 성능에 어떠한 영향을 주는지를 분석하여 추천시스템의 성능을 향상시키는데 있다. 연구진행은 맞춤형 개인화서비스를 감안하여 고객별로 진행되었으며, 추천시스템의 성능에 대한 평가는 순위일치도의 정확도로 진행되었다. 분석결과로 상품을 구매한 경험이 많고 상품을 선택하는 성향이 대중적인 고객일수록 순위일치도의 정확도가 향상되었으나, 상품구매경험이 적고 상품선택성향이 대중적일수록 순위일치도의 정확도가 낮아지는 것으로 나타났다. 그리고, 상품구매경험의 정도와 선택한 상품의 대중성이 서로 상반되는 경우에는 서로 비슷한 순위일치도의 정확도로 나타냈다. 본 연구로 추천시스템을 수행하기 전에 고객을 그들의 경험정도와 대중성 정도에 따라 분류하여 추천시스템에 적용하면 그 성능을 더욱 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

영문 초록

The importance of recommendation system has been expanded by various distribution channels in ubiquitous environment. Recommendation system suggests goods for customers who are expected to prefer that based on the information of the goods which were purchased by them in the past. The purpose of this study is to improve the performance of recommendation system by analyzing how the degree of diverse experience about goods customers bought and the degree of popularity about goods customers choose the same goods with others affect on recommender systems. We conducted the research on each customer for personalized service, and the evaluation of recommendation system was carried out with an accuracy of rank fitting. The results, when customers have the more experience and popularity about goods, the accuracy of the rank fitting improved. but in the opposite case, the accuracy of the rank fitting is lower. And when they oppose each other, the accuracy of rank fitting shows a similar. Therefore, if recommendation system is applied after customers are classified by their experience and popularity, recommendation system is expected to be able to further improve its accuracy.

목차

1. 서론

2. 관련 연구

3. 연구설계

4. 분석결과

5. 결론

References

키워드

추천시스템 협력적 필터링 순위일치도 상품의 경험 상품의 대중성 Recommendation system Collaborative filtering Rank fitting Experience of goods Popular commodity