Abstract
Shopping patterns are changing with the emergence of SNS. Recently, it is also interested in providing the information based on the users' needs. Generally, the provided information is obtained from the history of users' simple browsing. Best selling hot item list is also provided in order to reflect the preferences of public users. However, the provided information is irrelevant to an individual preference. In this paper, we propose a method to utilize inner and outer SNS for analyzing public preferences about goods which are interested by individual users. The inner analyzing module collects and analyzes the preferences of community members about two goods designated by individual users. The outer analyzing module supports to analyze public preferences by using the tweeter SNS. The results of implementation show that it is possible to recommend goods based on the individual users' preferences unlike the existing shopping mall.
SNS(Social Network Service)의 등장으로 쇼핑 패턴이 변화하고 있다. 최근의 쇼핑몰은 고객의 니즈를 반영한 상품정보 제공에 관심을 갖고 있다. 일반적으로 제공되는 정보는 사용자의 단순 검색 이력을 기반으로 한 상품정보를 제공하는 수준이며, 추천되는 상품 목록은 대중의 선호도를 반영하여 제공된다. 그러나 제공되는 상품 정보는 개인의 선호도와는 무관하다. 이 논문에서는 각 개인의 관심 상품에 대한 대중의 선호도를 분석하기 위한 내 외부 SNS 활용 기법을 제안한다. 제안된 시스템은 내 외부 SNS 모듈로 이루어져 있다. 내부 분석 모듈은 사용자가 지정한 두 개 상품의 비교를 통하여 커뮤니티 사용자의 선호도를 수집 및 분석한다. 외부 분석 모듈은 트위터(Twitter)를 활용하여 그룹 및 타인의 니즈를 분석할 수 있도록 지원한다. 구현 결과 기존의 쇼핑몰과 달리 개별 사용자의 선호도에 따라 상품을 추천할 수 있음을 보였다.
