• 제목/요약/키워드: 관심 상품 분석

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Digital Signage service through Customer Behavior pattern analysis

  • Shin, Min-Chan;Park, Jun-Hee;Lee, Ji-Hoon;Moon, Nammee
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제25권9호
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    • pp.53-62
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    • 2020
  • 최근 연구된 상품 추천 서비스들은 고객들의 구매 이력을 통해서만 추천이 이루어졌다. 본 논문에서는 구매 이력을 통해 추천뿐만 아니라 고객이 상품을 고를 때 취하는 행동 패턴을 분석하여 관심도가 높은 광고를 노출하는 행동 패턴 분석 기반 디지털 사이니지 서비스를 제안한다. 이 서비스는 고객행동 패턴을 분석하여 실질적으로 관심을 가지는 상품에 대해 관심도를 추출한다. 추출된 관심도와 고객들의 구매 이력을 Wide & Deep 모델을 통해 학습하고, 이를 바탕으로 MF(Matrix Factorization) 모델을 통해 다른 상품들의 희소 벡터를 예측한다. 예측된 상품 관심도에 대한 순위를 도출하고, 적합한 광고를 노출하기 위해 고객과 상호 작용할 수 있는 인도어 사이니지를 활용한다. 본 논문의 서비스를 통해 온라인뿐만이 아닌 오프라인 환경에서도 고객의 관심 정보를 파악하고 단순히 무작위로 노출하는 광고가 아닌 고객에게 적합한 광고를 제공하여 만족도 높은 구매 환경이 조성될 것이다.

베이지안 네트워크를 이용한 개인화 된 상품 추천 에이전트 (A Personalized Recommender Agent Using Bayesian Network)

  • 박진희;정환묵
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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    • pp.127-130
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    • 2006
  • 소비자가 최적의 상품을 선택하기 위해서는 충분한 상품정보를 파악하여 상품정보를 일일이 조사해야하는 번거로움이 생긴다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 여러 가지 상품추천방법이 제안되고 있으나 상품추천 과정에서 고객의 기호 변화를 다루는 연구가 부족하다. 본 논문에서는 소비자의 기호 변화에 적응하는 개인화 된 상품 추천을 위하여 베이지안 네트워크를 모델링하여 상품 구매에 따르는 선호도를 분석하고, 추천된 상품에 대한 사용자의 행동으로 관심 정도를 측정하여 추천 리스트를 제공한다.

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여행동기에 따른 해외여행자 집단별 쇼핑행동 비교 (Comparative Study on Shopping Behavior of Korean Overseas Tourist Groups Based on Travel Motivation)

  • 전양진
    • 한국의상디자인학회지
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    • 제17권1호
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    • pp.25-37
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    • 2015
  • 본 연구의 목적은 해외여행 동기에 따라 여행자들의 집단을 나누고 각 집단별로 해외여행시 구매하는 상품이나 이용 매장의 특성을 비교하는데 있다. 문헌연구를 통해 여행동기와 구매상품의 종류와 속성, 쇼핑장소의 유형과 속성에 대한 주요 문항들을 추출하였다. 20-50대 해외여행 경험자 431명을 대상으로 설문조사를 실시하였고 K-평균 군집분석을 통해, 적극적 집단, 소극적 집단, 자연 쾌락추구 집단, 가족 발견추구 집단의 4개의 군집이 확인되었다. 적극적인 여행자들은 해외에서 구매하는 모든 상품종류에 대해 가장 높은 관심을 보였으며 다른 세 집단보다 유의하게 차이가 있었다. 특히 소극적인 여행자나 자연 쾌락추구 여행자들보다 패션 사치품이나 기념품 구매를 중요하게 생각하는 것으로 나타났다. 또한 상품 속성에서 디자인과 명성, 실용성, 가격과 품질 등의 요인들을 중요하게 고려하였다. 구매 장소 측면에서는 적극적 집단은 지역 시장, 패션매장, 선물매장 순으로 선호하였으며 소극적인 여행자들은 패션매장을 더 선호하는 것으로 나타났다. 구매장소 속성의 중요도는 편의성, 디스플레이, 매장위치 및 판촉활동 순으로 중요시되었으며 적극적인 여행자들은 다른 세 집단 여행자들보다 매장 편의성에 대한 관심이 유의하게 높았다. 가족 발견중심 여행자와 자연 쾌락추구 여행자 집단은 쇼핑행동이 비슷하거나 일부 요인에서만 차이가 있었다. 소극적 여행자들은 나머지 세 집단과 구별되게 모든 쇼핑행동에 대한 관심이 낮았다. 여행동기에 근거한 시장세분화는 서로 다른 쇼핑행동을 예측할 수 있는 변별력이 있음을 보여주었다.

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가상 전시시스템에서 상품의 관심도 평가를 위한 영상 분석 기법 (An Image Analysis Technique to Evaluate the Interest Level in Virtual Exhibition System)

  • 김해나;박소정;박은비;김호준
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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    • pp.381-384
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    • 2012
  • 본 연구에서는 가상전시 시스템에서 제품의 시각적 디자인에 대한 고객의 관심도를 자동으로 평가하기 위한 영상분석 기법을 제시한다. 전시공간의 동영상으로부터 모션인식, 목표물 감지 및 추적기법을 통하여 기본 특징을 추출하고 이로부터 대상자의 행동패턴을 인식한다. 정의된 각 행동패턴에 따라 상품의 관심도와의 관계를 반영하는 가중치 파라미터를 정의하였으며 이에 대한 학습알고리즘을 제안하였다. 실험으로서 4종류, 종 24개 제품에 대하여 제안된 방법을 적용한 결과를, 직접조사를 통한 실제 관심도 자료와 비교하여 분석함으로써 제안된 기법의 유용성을 평가하였다.

선호도 분석을 위한 내·외부 SNS 활용기법 (A Method to utilize Inner and Outer SNS Method for Analyzing Preferences)

  • 박성훈;김진덕
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제19권12호
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    • pp.2871-2877
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    • 2015
  • 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.

소비자 성별에 따른 상품 유형별 관심도 차이, 내재적 혁신성과의 상관관계 및 상품 지각 구조 분석 (Difference of Product Interest and Relation to Innate Innovativeness, and Perceptive Construct of Products according to Consumers' Gender)

  • 정인희
    • 한국의류학회지
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    • 제39권4호
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    • pp.505-516
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    • 2015
  • This study investigated difference of product interest and its relation to consumers' innate innovativeness according to gender as well as compared the perceptive construct of products between male and female consumers. A survey involving male and female college students was conducted in the Daegu and Gyeongbuk areas in December 2013. Subsequently, 400 responses were analyzed using descriptive statistics, correlations, independent sample t-test, reliability analysis, ANCOVA, and multidimensional scaling. Among 45 products, male respondents showed a significantly high degree of interest over 12 categories such as watches, desktop computers, cars, sports products, and video games compared to females. The female sample showed a significantly high degree of interest for 29 product categories such as clothing, movies, skin care shops, cosmetics, eating-out, teeth whitening, coffee, cameras, and performances compared to males. Innovative male consumers were interested in traveling, movies, clothing, eating-out, running shoes, and wallets; however, female consumers' innovativeness was significantly related to previously determined items of interest. Two dimensions explaining the male consumers' products perception construct were 'hard versus soft' and 'usual versus special'. Instead, female consumers' were 'special versus usual' and 'expressive versus functional'.

웹로그 마이닝을 통한 인터넷 쇼핑몰에서의 사용자 행동 분석

  • 이동하;김성민;오재훈;서동렬;임규건
    • 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능정보시스템학회 2004년도 추계학술대회
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    • pp.305-312
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    • 2004
  • 인터넷 웹 사이트 상에서 사용자 행동은 클릭(click)을 단위로 모두 로그 (log)에 기록된다. 웹 서버를 통해 남는 웹로그를 가공하여 단순한 통계 수치 외에, 사용자 행동을 분석할 수가 있다. 특히 인터넷 쇼핑몰에서 사용자의 행동에 대한 분석은 중요하며, 고객의 획득, 유지 전략을 수립하기 위한 중요한 정보가 된다. 본 논문에서는 인터넷 쇼핑몰에서의 사용자 행동을 비즈니스 관점에서 분석한다. 쇼핑몰 사이트의 유입 경로 분석의 다양한 관점에 대해 논의하며, 관심 카테고리 및 상품 분석, 첫페이지 영역별 분석 등 새로운 분석 방법에 대해 소개한다. 이와 함께, 이 분석과정에서 필요한 효율적인 데이터 구조, 운영계 데이터 베이스 정보 및 이들간의 연동방안과 분석 결과의 활용 방안을 제시한다.

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전자상거래 추천자 시스템에 대한 분석 (Simulation Study on E-commerce Recommendation System)

  • 권치명
    • 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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    • 한국시뮬레이션학회 2005년도 추계학술대회 및 정기총회
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    • pp.56-62
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    • 2005
  • 추천자 시스템은 E-commerce 사이트에서 소비자가 관심을 가지는 상품에 대한 정보를 수집하여 소비자가 구매할 것으로 예상되는 상품을 추천하는 목적으로 개발되었다. 추천자 시스템을 구축하여 성공적으로 활용하기 위해서 해결해야 할 과제로 취급 상품이 대량인 경우에 알고리즘의 효율성 문제라고 볼 수 있는데 본 연구는 문서 검색에서 사용되는 LSI(latent semantic indexing) 분석법을 이용하여 추천자 시스템을 개선하는 방안을 연구하고자 한다. LSI 분석법을 이용하여 고객-상품 구매행렬에서 고객이 상품을 구매하는 경향을 효과적으로 파악할 수 있다면 목표고객에 대한 인접고객군을 생성하는 계산 노력은 현저히 감소되어 추천자 알고리즘이 실시간으로 고객 데이터베이스로부터 많은 인접 고객을 효율적으로 검색할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구는 E-commerce 사이트로부터 얻는 실제적인 고객 자료와 유사한 자료를 시뮬레이션을 통하여 재생하고 이를 바탕으로 LSI에 의한 추천자 시스템의 효율성을 분석하고자 한다.

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패키지 관광 상품에 포함된 관광목적지들 간의 사회 네트워크 분석 (A Social Network Analysis of Tourism Destinations in Package Tourism Products)

  • 박득희;이계희
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제15권3호
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    • pp.1414-1423
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    • 2014
  • 본 연구는 사회네트워크 분석을 활용해 패키지 관광 상품 안에 포함된 관광 목적지들의 구성 패턴과 POI(point of interests)를 도출하고 관광 패키지 상품으로 구성된 관광 목적지 별 특징을 알아보고자 하였다. 이를 위해, 여행사에서 판매하는 패키지 관광 상품을 조사한 후, Pajek, Cytoscape, UCINET을 활용하여 밀도, 집중도, 중심성, 관심지점 설정, 컴퍼넌트 등의 분석을 하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 관광목적지 네트워크는 관광 목적지들 간의 연결이 고르게 이루어 진 것을 알 수 있었다. 둘째, 중심성 값을 통해 연결정도 중심성이 높으면, 매개 중심성 또한 높음을 발견하였다. 셋째, 관심지점 설정 결과, 관광 목적지 안의 관심지점은 널리 퍼져있는 것이 아닌 가까운 거리에 모여 있는 것을 발견하였다. 끝으로, 하위 네트워크 분석 결과, 관광 목적지 네트워크는 하위 집단간 파편화가 일어난 것으로 분석되었다.

Stacked Bi-LSTM-CRF 모델을 이용한 한국어 상품평 감성 분석 (Sentiment Analysis for Korean Product Review Using Stacked Bi-LSTM-CRF Model)

  • 윤준영;박정주;김도원;민태홍;이재성
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.633-635
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    • 2018
  • 최근 소셜 커머스 데이터를 이용하여 상품에 대한 소비자들의 수요와 선호도 등을 조사하는 등의 감성분석 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 Stacked Bi-LSTM-CRF 모델을 이용하여 한국어의 복합적인 형태로 이루어지는 감성표현에 대하여 어휘단위로 감성분석을 진행하고, 상품의 세부주제(특징, 관심키워드 등)를 추출하여 세부주제별 감성 분석을 할 수 있는 방법을 제안한다.

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