• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
• /
• v.8 no.9
• /
• pp.363-372
• /
• 2019

A sequence refers to data in which the order exists on the two items, and purchase transaction data in which the products purchased by one customer are listed is one of the representative sequence data. In general, all goods have a product taxonomy, such as category/ sub-category/ sub-sub category, and if they are similar to each other, they are classified into the same category according to their characteristics. Therefore, in this paper, we not only consider the purchase order of products to compare two purchase transaction sequences, but also calculate their similarity by giving a higher score if they are in the same category in spite of their difference. Especially, in order to choose the best similarity measure that directly affects the calculation performance of the purchase transaction sequences, we have compared the performance of three representative similarity measures, the Levenshtein distance, dynamic time warping distance, and the Needleman-Wunsch similarity. We have extended the existing methods to take into account the product taxonomy. For conventional similarity measures, the comparison of goods in two sequences is calculated by simply assigning a value of 0 or 1 according to whether or not the product is matched. However, the proposed method is subdivided to have a value between 0 and 1 using the product taxonomy tree to give a different degree of relevance between the two products, even if they are different products. Through experiments, we have confirmed that the proposed method was measured the similarity more accurately than the previous method. Furthermore, we have confirmed that dynamic time warping distance was the most suitable measure because it considered the degree of association of the product in the sequence and showed good performance for two sequences with different lengths.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2019.05a
• /
• pp.367-370
• /
• 2019

본 논문은 구매이력 데이터에서 상품간의 분류 체계를 고려하여 시퀀스 간의 유사도를 계산하는 새로운 방법을 제안한다. 시퀀스란 두 항목간의 순서가 존재하는 데이터를 의미한다. 항목 간의 선후관계가 중요한 시퀀스 데이터에서는 두 시퀀스 간의 유사도를 정확히 정의하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 대표적인 시퀀스 유사도 측정 알고리즘인 편집 거리 알고리즘을 활용하여 구매이력 데이터에서 시퀀스 간의 유사도를 정의한다. 상품은 상품의 특성에 따라 항목 분류 체계에서 여러 범주로 분류된다. 이 경우 기존의 편집 거리 알고리즘에서 문자의 일치유무에 따라 단순히 0 또는 1을 부여하는 것은 부정확하다. 따라서 본 논문은 편집 거리 알고리즘의 수정 연산 중 대체 연산 비용 계산 시 항목 분류 트리를 사용하여 연산 비용이 0 에서 1 사이의 값을 가지도록 세분화하였다. 실험 결과 제안 방법은 대체 연산 비용 계산 시 두 문자가 다르면 단순히 1 을 부여하는 기존의 편집 거리 알고리즘에 비해 시퀀스 간의 유사도를 더 정확하게 계산함을 확인하였다.

• Journal of Software Assessment and Valuation
• /
• v.16 no.1
• /
• pp.81-88
• /
• 2020

Various methods of differentiating and servicing digital content for individual users have been studied. Searching for association rules is a very useful way to discover individual preferences in digital content services. The Apriori algorithm is useful as an association rule extractor using frequent itemsets. However, the Apriori algorithm is not suitable for application to an actual content service because it considers only the reference count of each content. In this paper, we propose a new algorithm based on the Apriori that searches association rules by using purchase history and usage-time for each item. The proposed algorithm utilizes the usage time with the weight value according to purchase items. Thus, it is possible to extract the exact preference of the actual user. We implement the proposed algorithm and verify the performance through the actual data presented in the actual content service system.

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.3 no.1
• /
• pp.41-52
• /
• 2000

This paper introduces the design and implementation of product search support agent for an efficient Internet shopping. In existing shopping malls, electronic catalogs provide the product information by subject or keyword, or the buying information by purchasing history. This proposed product search support agent system is designed to analyze navigating patterns of customers, extract more effective buying information with regard to the current trend in customer navigating . In conclusion, this product search support agent can propose more suitable buying information to customers that he can be proposed to make purchases more efficiently.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.25 no.9
• /
• pp.53-62
• /
• 2020

Product recommendation services that have been researched recently are only recommended through the customer's product purchase history. In this paper, we propose the digital signage service through customers' behavior pattern analysis that is recommending through not only purchase history, but also behavior pattern that customers take when choosing products. This service analyzes customer behavior patterns and extracts interests about products that are of practical interest. The service is learning extracted interest rate and customers' purchase history through the Wide & Deep model. Based on this learning method, the sparse vector of other products is predicted through the MF(Matrix Factorization). After derive the ranking of predicted product interest rate, this service uses the indoor signage that can interact with customers to expose the suitable advertisements. Through this proposed service, not only online, but also in an offline environment, it would be possible to grasp customers' interest information. Also, it will create a satisfactory purchasing environment by providing suitable advertisements to customers, not advertisements that advertisers randomly expose.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2000.10a
• /
• pp.313-316
• /
• 2000

대부분의 온라인 전자상거래에서 상품 추천 서비스는 사용자의 정보 또는 구매 이력을 가지고 카테고리를 중심으로 상품을 추출하여 추천을 하는 구조이다. 또, 카테고리를 중심으로 추천을 하다 보니 단일한 구매 패턴에 의해서만 추천을 하게 되고, 상품에 각각에 대한 연관성을 찾아보기 힘들다. 또 단일 구매 패턴은 계산 비용이 작기는 하지만 사용자의 구매 패턴을 정확하게 반영하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 카테고리 독립적이고, 다중 구매패턴을 고려한 상품추천 서비스의 설계를 제안한다 이를 위하여 단일 항목간의 구조화를 통하여 항목간의 연계성을 고려한 구조를 설계한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2009.10a
• /
• pp.143-146
• /
• 2009

The restaurants have been forced to inform the origin of ingredients to consumers due to the origin obligation policy enacted in 2008 October. However, it is difficult to trust the policy because the origin is represented by a manager's conscience. Therefore, in order to provide consumers with reliable information, we have designed, and embodied the agricultural management system using RFID and USN technology. By installing system on agricultural plantations this system not only manages environmental data such as temperature, illumination and humidity collected in real time but also offers consumers the information of fertilizers or pesticides sprayed on the crops. Before purchasing, consumers will be able to check raw flesh process and the fertilizer and agricultural chemical scattering scene of the crops as an image by using RFID tags with a leader, which more increase the reliability.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
• /
• 2002.11a
• /
• pp.277-286
• /
• 2002

전통적인 고객관계관리 연구는 특정 시점에서 고객관계관리에 중점을 두어 연구되었다. 정적인 고객관계관리와 고객 행동에 관한 지식은 마케팅 관리자가 제한된 마케팅 자원을 이익의 극대화를 위해 사용할 수 있게 해주었다. 그러나 시간이 경과하게 되면 이러한 정적인 지식은 쓸모가 없어지게 된다. 그러므로 고객관계관리는 고객의 동적 특성을 반영해야 한다. 과거 고객의 구매 행위를 관찰하여 현재 또는 미래 시장의 고객을 세분화하여 구분된 고객 군집에 대해 서로 다른 마케팅 전략을 사용할 수 있다. 고객의 구매행동을 근간으로 한 고객관계관리는 수십 년 전부터 연구되어왔지만 동적인 고객관계관리에 대한 연구는 최근에 들어 활발하게 진행되고 있다. 본 논문은 인터넷 상점의 고객 데이터로부터 추출된 지식과 시간 경과에 따른 고객 행동 패턴의 분석을 위해 데이터마이닝과 모니터링 에이전트 시스템(MAS)을 이용하며, 이를 통해 동적인 고객관계관리 모델을 제시한다. 이 모델은 고객 이력 경로에 대한 예측과 고객에게 나타나는 집단 이력경로의, 분석, 그리고 시간 경과에 따른 고객 군집의 변화에 대한 분석, 그에 따른 마케팅 전략 도출을 포함한다. 이 모델의 제안은 많은 온라인 소매상이 직면할 수 있는 경영상의 문제를 해결하는데 유용할 것이다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.14 no.4
• /
• pp.976-982
• /
• 2010

Agricultural products are one of the major food, But in recent years, It's not easy for Consumers to buy them. Cause there are not sure about the quality of the cheap foreign agricultural product imported. There are not even sure where they have been produced, Some excessive use of domestic pesticides, And Environmental pollution caused by soil contamination of plantation, It's not only matter with the conscience of the Sellers and producers. The government recommends agricultural producers to attach the mark to identify where the products are made originally. However, if producers do not comply with the recommendation, it become useless. Recently, because of the increased interest to health and food, Consumers want accurate and reliable information about The agricultural products, They buy. In this paper, Based on the RFID technology, RFID tags attached to agricultural products when consumers buy, Through the RFID reader to read RFID tags, Which make Easy to accurately convey Production of agricultural information and safety information to consumers. These features have been implemented with the traceability system.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
• /
• 2008.11a
• /
• pp.310-312
• /
• 2008

RFID 태그의 사용에 있어서 사용자 개인의 프라이버시 문제(위치정보 또는 구매이력 노출 등)을 심각하게 인식하여야 하며 RFID 태그의 ID는 쉽게 식별되며 태그는 사용자가 알지 못하는 사이에 모든 리더에게 자동적으로 응답한다. 이러한 우려들이 RFID의 상용화에 걸림돌이 되며 성공적인 산업화를 위해서는 제반 프라이버시 문제를 해결해야 하는 것이 선결 과제로 되고 있다.