Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)

Korean Society of Computer Information (한국컴퓨터정보학회)
권호 표지

SOM Clustering Method based on RFM Analysis for Predicting Customer Purchase Pattern in u-Commerce

RFM 분석 기반 고객 구매 패턴을 예측을 위한 SOM 클러스터링 방법

  • Cho, Young Sung (Department of Computer Info., Dong Yang Mirae University) ;
  • Moon, Song Chul (Department of Computer Science, Chungbuk National University) ;
  • Ryu, Keun Ho (Department of Computer Science, Namseoul University)
  • 조영성 (동양미래대학 전산정보학부) ;
  • 문송철 (남서울대학교 컴퓨터학과) ;
  • 류근호 (충북대학교 전기전자컴퓨터공학부)
  • Published : 2013.07.17
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Abstract

유비쿼터스 컴퓨팅이 생활의 일부가 되어가면서 정보의 양도 급속도로 늘어나고 있으며, 이로 인해 많은 데이터 속에서 정보를 찾아내는 기술이 부각되고 있다. 고객 기반의 협력적 필터링을 이용한 고객 선호도 예측 방법에서는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하고 있다. 그리고 비슷한 선호도를 가진 일부 아이템의 정보를 바탕으로 하기 때문에 아이템의 속성은 무시하는 경향이 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 상거래에서 RFM(Recency, Frequency, Monetary) 분석 기반의 SOM을 이용한 군집방법을 제안한다. 제안 방법은 고객의 구매 데이터 기반의 유사한 속성의 데이터끼리의 클러스터링을 통해 보다 빠른 시간 내에 고객 성향에 맞는 추천이 가능한 구매 패턴 추출이 가능하다.

Keywords