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학술논문

딥러닝 기반 고객 행동분석 B2B 추천 시스템

이용수 20

영문명
Deep Learning Based Recommender System for B2B Marketplaces: Customer behavior analysis
발행기관
한국IT서비스학회
저자명
문혜영 최윤종 권예하 최희선 장혜인 손종수
간행물 정보
『한국IT서비스학회 학술대회 논문집』2021 추계학술대회, 709~713쪽, 전체 5쪽
주제분류
경제경영 > 경영학
파일형태
PDF
발행일자
2021.11.17
4,000

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1:1 문의
논문 표지

국문 초록

최근 식품업계에서는 코로나19 장기화로 불확실성이 커지면서 B2C(기업과 소비자 간 거래)에치우친 사업 구조 개편을 통해 매출 성장을 이루기 위한 전략들이 나오고 있다. 포화상태에 이른B2C 시장에 비해 B2B(기업과 기업 간 거래) 시장은 성장 가능성이 높으며 특히 추천 시스템을핵심 마케팅 기술 요소로 간주하여 적극적으로 활용하려는 시도가 증가하고 있는 추세다. 본 논문에서는 Node Embedding 기반의 Deep Learning 기법을 활용하여 구매 패턴에 따른 ‘상대적 사용자 세그먼트’를 수행하고, 분류정보를 활용한 동일 군집 內 인기 상품과 교차 상품을 추천하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 B2B시스템에서의 고객 성향, 구매 패턴 등을 자동으로 종합하여파악하고, 숨겨진 구매 유도 요소를 추출하며, 더 나아가 추가적인 개발 없이 고객에게 최적화 된상품 추천을 해줄 수 있는 기술적 해결 방안을 제공한다.

영문 초록

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APA

문혜영,최윤종,권예하,최희선,장혜인,손종수. (2021).딥러닝 기반 고객 행동분석 B2B 추천 시스템. 한국IT서비스학회 학술대회 논문집, 2021 (), 709-713

MLA

문혜영,최윤종,권예하,최희선,장혜인,손종수. "딥러닝 기반 고객 행동분석 B2B 추천 시스템." 한국IT서비스학회 학술대회 논문집, (2021): 709-713

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