Design of a Product Recommender based on Web Log Analysis

웹 로그 분석에 기반한 상품 추천기의 설계

As a lot of people have used electronic commerce, many shopping malls have appeared on the Interne and the shopping information in them has been enormous. So, the need for a system to recommend product to customers is on the increase so as to reduce time and efforts for shopping. In this paper, we suppose a Product Recommender System which is constructed by applying data mining techniques to web for files and analyzing customer's action pattern, customer's profile and product purchase data. This system offers convenience that customers can get their desired information easily, by sending e-mail or mail and recommending web pages when they visit a shopping mall.

전자상거래의 활성화로 인터넷상에는 많은 쇼핑몰이 존재하고 정보도 또한 광범위하게 되었다. 그에 따라 고객이 원하는 정보를 얻기까지 소요되는 시간과 노력을 절약하기 위해 고객을 위한 상품 추천 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 웹 로그 파일에 데이터 마이닝 기법을 이용하고, 고객의 행동 패턴과 그밖에도 고객의 프로파일, 상품 구매 데이터 둥을 분석한 결과들을 기반으로 구축한 상품 추천 시스템을 제안한다. 추천 시스템은 고객에게 메일이나 우편을 보내거나 고객이 쇼핑몰에 방문하였을 때 웹 페이지를 추천해 주는 기능을 수행하여 고객이 원하는 정보를 쉽게 얻을 수 있도록 하는 편리함을 제공한다.