전자상거래 상품추천 알고리즘 분석

소개글

전자상거래 상품추천 알고리즘 분석에 대한 보고서 자료입니다.

목차

ABSTRACT

INSTRUCTION

RELATED WORK

RECOMMENDER SYSTEMS

EXPERIMENTAL EVALUATION

CONCLUSION

본문내용

2. INTRODUCTION
고객의 제품에 대한 선호도의 Database를 구축하여 운영
새로운 고객이 접속시 Database를 통해 그 고객과 비슷한 성향의 고객(Neighbor)를 찾아 일치 시킴.
CF기법의 확장성을 향상 시켜야 함
Capacity : CF기법은 실시간으로 수십만명의 잠재 이웃에 대한 탐색이 가능
Reality : 실제 수천만 명의 잠재 이웃에 대한 탐색이 요구 됨
Solution : 초당 탐색 가능한 이웃들의 숫자를 줄임으로써 문제 해결이 가능
추천시스템의 질을 향상 시켜야 함
소비자가 좋아하지 않는 제품을 추천할 경우
소비자가 좋아하는 데도 불구하고 그 제품을 추천하지 못하는 경우
논문 기여도
실 고객 데이터에 대한 상품 추천 시스템의 효과성 분석
서로 다른 상품 추천 알고리즘(CF, 배열 축소, 전통 Data Mining) 의 수행도 비교
효율성과 질적 향상을 가진 새로운 상품추천에 대한 접근 기법에 대한 연구

키워드

RECOMMENDER SYSTEMS,   데이터마이닝기법,   데이터 집단 및 평가 메트릭