추천 시스템은 방문 고객 개개인의 취향이나 구매이력 등을 분석하여 고객이 필요로 하는 상품 또는 컨텐츠 정보의 서비스를 제공한다. 기존의 추천 시스템은 온라인에 초점을 맞추어 설계되었는데 본 논문에서는 무선 인터넷 서비스를 기반으로 무선 단말기(e.g. PDA, Cell Phone 등)를 통해 오프라인에서도 추천정보를 제공하는 시스템을 제안한다. 사용자에게 제공이 되는 추천 정보는 상품이나, 컨텐츠 또는 이벤트 정보이며 제안된 시스템에서는 데이터 마이닝 기법을 통해 데이터를 분류, 측정 및 예측하고 지식 기반방법과 collaborative filtering 방법을 혼합하여 양쪽의 장점만을 취하여 기존의 한정된 상품에 대한 정보와 침상에서만 제공이 되는 서비스를 오프라인까지 통합한 추천 시스템을 제안한다.
인터넷 및 전자상거래의 급속한 발전에 따라, 전자상거래를 위한 수많은 상품정보가 생성, 수정, 삭제되고 있는 상황에서 소비자들을 위한 맞춤형 정보서비스 및 개별화된 상품추천 시스템에 대한 필요성이 증가되고 있고 많은 연구가 이루어지고 있다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 요구를 수용할 수 있는 소비자 지향형 상품추천 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자행위의 모니터 링을 통해 사용자의 관심분야 및 다수의 사용자가 관심을 가지는 상품정보를 추출하며 이를 기반으로 사용자에게 추천함으로써 양질의 정보 및 서비스의 제공에 있다.
전자상거래의 급속한 발달로 인하여 많은 상품이 거래가 되로 있다. 기업은 상품들 가운데서 적절한 상품을 고객에게 추천하기 위해서 추천시스템을 개발을 하였다. 그러나 사용자와 고객의 수가 급증하면서 추천을 위해서 많은 시간과 비용이 들게 되었다. 본 논문에서는 이러한 확장성의 문제점을 해결하기 위해서 속성추출방법을 추천시스템에 적용하여 추천의 시간을 단축하여 확장성의 문제를 해결하고자 개선된 추천시스템을 개발했다. 개선된 추천시스템의 추천속도는 기존의 추천시스템에 비하여 빠른 추천이 가능하게 되었다. 이로 인해 확장성의 문제를 해결할 수 있게 되었다.
전자상거래의 확산에 따라 인터넷 쇼핑몰에서의 구매활동은 일반적인 현상이 되었다. 그 결과, 유사한 업종이나 업태의 인터넷 쇼핑몰이 범람하게 되었고 업체들 간의 경쟁도 심화되어 차별화된 서비스를 제공하지 않는 업체는 도태되기 쉬운 상황이다. 본 연구에서는 치열한 경쟁환경 하에서 인터넷 쇼핑몰의 차별화된 마케팅 서비스의 수단으로써 이용되고 있는 상품추천시스템의 개선된 모형을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 전역 최적화 기법 중의 하나인 유전자 알고리즘을 데이터 마이닝의 도구로 활용한 인터넷 쇼핑몰에서의 개인화된 상품추천시스템 모형이다. 유전자 알고리즘은 추출하기가 어려운 소비자의 성향을 데이터를 통해 추출하고 이에 맞는 상품군을 선택할 수 있도록 해주는 최적화 기법으로 상품추천시스템의 추천엔진으로써 유용할 것으로 기대된다. 본 연구에서는 제안한 유전자 알고리즘에 기반한 추천 규칙들이 장착된 웹 기반의 개인화된 상품추천시스템의 프로토타입을 개발하고 이에 대한 실제 사용자들의 이용 만족도를 확인함으로써 본 연구에서 제안한 방법론의 유용성을 확인하고자 한다.
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.
최근 검색사이트의 인공지능 기반 제품 추천 서비스의 도입이 늘어나고 있는 추세이다. 본 연구는 인공지능 기반 제품 추천에 대한 소비자의 반응 및 광고효과를 이해하고자 브랜드의 특성과 소비자 성향에 따라 AI 상품추천에 대한 소비자의 반응이 어떻게 달라지는지 연구하였다. 본 연구는 대학생을 대상으로 실험연구를 진행하였으며 브랜드 명성(높음 vs.낮음)과 비교성향수준(높음 vs.낮음)이 AI가 추천한 상품의 브랜드태도 및 구매의향에 미치는 영향을 검증하였다. 본 연구 결과 브랜드 명성과 비교성향 수준은 AI가 추천한 상품의 브랜드 태도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 AI 상품추천 서비스에 대한 소비자의 반응을 보다 세부적으로 이해하고 효과에 영향을 미치는 잠재적 요인들을 검증하였으며 AI를 활용한 서비스 전략 수립에 유용한 시사점을 제공하는 데 의의가 있다.
잡지기사 관련 상품 연계 추천 서비스는 온라인 상에서 잡지 가사의 컨텍스트를 반영하여 상품을 추천하는 서비스이다. 현재 이러한 서비스는 잡지기사와 상품에 부여되어 있는 태그 간의 유사성을 기준으로 한 추천 기술에 의존하고 있으나, 태그 부여 비용과 추천의 정확도가 높지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 잡지 기사 컨텍스트 관련 상품연계 추천 기술의 한 요소로서 상품이미지 정보로부터 상품의 종류를 자동으로 분류하고 이를 상품의 태그로 활용하는 방법을 제안한다. 이미지에서 추출한 시각단어(visual word)와 상품 종류 간의 고차 연관관계를 하이퍼네트워크 기법을 통해 학습하고, 학습된 하이퍼네트워크를 이용하여 상품 이미지에 한 개 이상의 태그를 자동으로 부여한다. 실제 온라인 쇼핑몰에서 사용되는 10 가지 종류의 상품 1,251개의 이미지 데이터를 기반으로, 하이퍼네트워크 이용한 상품이미지 자동 태깅 기법이 다른 기계학습 방법과 비교하여 경쟁력 있는 성능을 보여줌과 동시에, 복수개의 태그 부여를 통해 상품 이미지 태깅의 정확성이 향상됨을 보인다.
상품 판매장에서 많은 상품을 판매하기 위해서는 매장 내에서 구매자 행동과 상품 배치 등 매상에 영향을 미치는 다양한 요인을 파악할 필요가 있다. 또한 모바일 커머스 어플리케이션에서 각 구매자들이 구입할 상품을 효과적으로 찾을 수 있는 추천상품 서비스의 필요성도 점차 증가하고 있다. 본 논문에서는 다치 오토마타를 이용하여 매장 내에서 구매자 행동과 상품 배치 등을 파악함과 동시에 각 구매자들이 구입할 상품을 상황의 변화에 따라 효과적으로 추천할 수 있도록 지원하는 상황인식 기반 모바일 구매 서비스 모델을 제안한다.
기계 학습과 인공 지능 기술의 발전으로 다양한 응용분야들이 가능해지고 있고, 이중에 추천 시스템은 이미 여러 업체들에서 영화 추천이나 상품 추천 등의 서비스에 적용하여 효과를 보고 있다. 이러한 서비스 중인 추천 시스템들의 대부분은 아이템의 내용을 분석하여 추천하거나 아니면 평점과 같은 직접적인 피드백에 기반하여 시스템을 학습하고 추천하고 있다. 하지만 많은 온라인 쇼핑몰 중에는 아이템의 내용을 분석하는 것이 어렵고, 직접적인 피드백 정보가 없거나 혹은 거의 없어 추천 시스템 구축이 어려운 경우가 많다. 이러한 경우에도 사용자의 상품 조회에 관한 로그 기록들은 어렵지 않게 확보할 수 있고, 로그 기록들만 가지고도 추천 서비스를 제공할 수 있다면 서비스의 질을 향상할 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문에서는 사용자의 로그 기록으로부터 암묵적인 피드백인 상품 조회 정보를 추출하고, 암묵적인 피드백에 기반한 추천 시스템을 구현하고, 제안된 시스템은 온라인 반려동물 용품점에 적용하여 확인한다. 즉, 사용자들의 상품조회를 위한 클릭정보만을 활용하여 반려동물 용품 추천 시스템을 구축하여 서비스로 확인한다.
인터넷의 성장은 고객에게 많은 혜택을 주었지만, 방대한 양의 정보는 오히려 장시간의 상품 탐색과 제품 선택을 어렵게 만들었다. 이에 따라, 정보의 양을 줄여 줄 수 있는 서비스를 고객들은 요구를 하기 시작하였고, 이에 따라 다양한 방법들이 고객에게 제시 되어졌다. 제시되어진 방법 중의 하나가 개인화 추천 시스템이다. 추천 시스템은 고객의 취향과 관심에 적합한 상품을 추천 해 주는 서비스로서 상품 검색 노력을 줄여 주고, 고객의 취향에 적합한 제품을 제시 해 줌으로써 고객충성도 제고에도 많은 도움을 주고 있다. 이러한 추천 시스템에서 가장 많이 사용되어지고 있는 기법은 협업 필터링이다. 협업 필터링은 협업에서도유용한 기법으로 인정을 받았다. 하지만 희박성과 확장성이라는 문제점으로 인해 추천의 정확도가 다소 떨어진다는 것이 단점이다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복할 수 있는 방법으로써 Hybrid 협업 필터링 기법을제시하고, 이를 토대로 추천 기법이 혼합되어진 Hybrid 추천 시스템에 대한 개념을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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