Intelligent Shopping Mall
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목차

Intelligent Shopping Mall Considering Users Preference



요 약
기존의 전자상거래에서 사용되고 있는 지능형 검색엔진은 단순히 구매자가 상품에 대한 선호도를 직접 입력하면 그것을 바탕으로 검색하는 기능의 형태였다. 그러나 고정된 형식을 바탕으로 한 선호도 등록은 각각의 사용자의 구매 패턴 등을 정확히 표현할 수 없고, 고객의 요구사항이 다이나믹하게 변화하는 것에 대처하기 힘들다. 본 논문에서는 사용자의 선호도를 고객의 등록에만 의존하지 않고 능동적으로 고객의 구매 패턴 등을 수집하여 고객의 선호도를 분석하고 상품정보를 제공할 수 있는 쇼핑몰을 제시한다.


1. 서 론
2. 지능형 에이전트의 국내·외 현황
2.1 세계 기술현황
2.2 국내 기술현황
3. 신경망 기반의 지능형 쇼핑몰의 전체 구조

3.1 신경망을 이용한 지능형 쇼핑몰 접근 방법
4. 신경망 기반으로 고객의 선호도 재구성
4.1 SOM 알고리즘
5. 결 론

본문내용

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SOM 알고리즘을 이용하여 본 논문에서 제시한 쇼핑몰 프로토타입을 군집화한 결과 10가지의 쇼핑 사이트에 대하여 4가지로 군집화 되었다.
5. 결 론
현재의 상품 검색 엔진은 사용자가 직접 선호도를 입력하면, 단순히 그것을 바탕으로 상품정보를 검색하는 기능에만 그치는데 비해, 본 연구에서는 사용자의 경로를 추적하여 사용자의 선호도를 쇼핑몰 스스로 재구성함으로써 좀 더 지능화 된 쇼핑몰을 구현하였다. 또한, 사용자 구매패턴을 추출해 내는 기술을 상품검색 에이전트에 접목시킴으로서 쇼핑몰에서의 다양한 형태의 사용자 도우미 에이전트 제공해 줄 수 있다. 이렇게 함으로써 전자상거래 쇼핑물에 다양한 서비스 모델을 제시 할 수 있다. 또한, 고객 지향적인 쇼핑몰을 만들어 줌으로서 전자상거래의 활성화와 새로운 상거래 비즈니스 모델을 기대할 수 있다고 본다.
본 연구는 정보통신부의 ITIC사업에 의한 수행된 것임.
참고문헌(References)
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[5] H. Chen, "A Parallel computing approach to creating engineering concept spaces for semantic retrieval." IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 18: 771-782, 1996
[6] Stephen T. Welstead, Neural Network and Fuzzy Logic Applications in C/C++, John Wiley & Sons, INC.

키워드

  • 가격1,300
  • 페이지수6페이지
  • 등록일2002.12.18
  • 저작시기2002.12
  • 파일형식한글(hwp)
  • 자료번호#215749
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