A Recommendation System Based on Customer Preference Analysis and Filter Management

고객 성향 분석과 필터 관리 기반 추천 시스템

A recommendation system, which is an application area of e-CRM in e-commerce environment, provides individualized goods recommendation service that meets the demand of individual users. In general, existing recommendation systems require extensive historic user information in application domains. However, the method of recommendation based on static historic user information needs to respond flexibly to users'demand that changes rapidly and sensitively over time and in domains including a variety of users. In addition, it is difficult to recommend for new users who are not fall into any of existing domains. To overcome such limitations and provide flexible recommendation service, this study designed and implemented CPAR (Customer Preference Analysis Recommender) system that supports customer preference analysis and filter management. The filtering management capacity of the present system eases the necessity of extensive information about new users. In addition, CPAR system was implemented in XML-based wireless Internet environment for recommendation service independent from platforms and not limited by time and place.

전자 상거래 환경에서 e-CRM의 한 응용분야인 추천 시스템은 사용자 개개인의 요구를 충족하는 개인화된 품 추천 서비스를 제공한다. 일반적으로 기존 추천 시스템들은 응용 영역에 대한 방대한 과거 사용자 정보를 요로 한다. 그러나, 과거 정적인 사용자 정보 기반의 추천 방식은 다양한 사용자를 포함하는 영역 혹은 간에 민감하게 빠르게 변화하는 사용자 요구에 유연하게 대처하는 추천 방법이 필요하다. 또한, 해당영역의 존 사용자로부터 분류될 수 없는 새로운 사용자에 대한 추천을 어렵게 한다. 이러한 한계를 극복하고 유연한 추천 서비스를 위해 본 논문에서는 고객성향분석과 필터관리를 지원하는 CPAR (Customer Preference Analysis Recommender) 시스템을 설계하고 구현한다. 본 시스템의 필터 관리 능력은 기존 시스템의 방대한 초기 사용자 정보 필요 문제를 경감한다. 또한, CPAR 시스템은 플랫폼에 독립적이고 시간과 장소에 구애받지 않는 추천 서비스를 위해 XML 기반 무선 인터넷 환경에서 구현되었다.