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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최도현 (숭실대학교) 박중오 (동양미래대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제19권 제10호
발행연도
2015.10
수록면
2,232 - 2,240 (9page)

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최근 빅데이터 분야에서는 고객의 흥미가 높은 상품이나 과거 구매 내역 등 기존 보유한 데이터를 수집 및 재가공하여 사용자의 거래성향을 분석(상품 추천, 판매 예측 등)하는데 활용하려는 추세이다. 기존 사용자의 성향 관련 연구들은 조사시기와 대상의 범위가 한정적이며 세부 상품에 대한 예측이 어렵고, 실시간성이 없기 때문에 트렌드에 적절한 빠른 판매 전략을 도입하기가 어려운 단점이 존재한다. 본 논문은 기계학습 알고리즘 응용하여 사용자의 거래성향 분석에 활용한다. 기계학습 알고리즘 응용 결과 세부 상품별 추론할 수 있는 다양한 지표를 추출할 수 있음을 증명하였다.
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목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안 기법
Ⅳ. 성능분석
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (14)

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