• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권10호
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• pp.2818-2839
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• 2024

With the continuous growth of e-commerce sales, a robust product selection model is essential to maintain competitiveness and meet consumer demand. Current research primarily focuses on single models for sales prediction and lacks an integrated approach to sales forecasting and product selection. This paper proposes a comprehensive framework (VN-CPC) that combines sales forecasting with product selection to address these issues. We integrate a series of classical machine learning models, including Tree Models (XGBoost, LightGBM, CatBoost), Support Vector Machine (SVM), Bayesian Ridge, and Artificial Neural Networks (ANN), using a voting mechanism to determine the optimal weighting scheme. Our method demonstrates a lower Root Mean Square Error (RMSE) on collected Amazon data than individual models and other ensemble models. Furthermore, we employ a three-tiered clustering model: Initial Clustering, Refinement Clustering, and Final Clustering, based on our predictive model to refine product selection to specific categories. This integrated forecasting and selection framework can be more effectively applied in the dynamic e-commerce environment. It provides a robust tool for businesses to optimize their product offerings and stay ahead in a competitive market.

• 지능정보연구
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• 제8권2호
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• pp.159-175
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• 2002

웹 마이닝은 e-Business 환경하에서 존재하는 대량의 웹 데이터에 데이터 마이닝 기법을 적용하여 유용하고 이해 가능한 정보를 추출해내는 과정을 의미하는데, 성공적인 e-Business전개를 위한 핵심적인 기술이다. 본 논문은 인공지능 기법에 기반한 웹마이닝 기술을 활용하여 e-Business상의 온라인 고객의 특성을 분석할 수 있는 data visualization system과 구매 판매 예측시스템의 효과적인 구조와 핵심적인 분석절차를 제안하였다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제6권1호
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• pp.22-35
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• 2001

The focus of Business Process Re-engineering (BPR) has been extended to inter-business process that cuts across independent companies. Combined with Supply Chain Management (SCM), inter-business process reengineering (IBPR) focuses on synchronization of business activities among trading partners to achieve performance improvements in inventory management and cycle time. This paper reviews the business process reengineering movement from the historical perspective and presents a case of inter-business process reengineering using the latest internet-based Business-to- Business (B2B) technology based on Collaborative Planning, Forecasting, and Replenishment (CPFR). The case demonstrates how CPFR technology reengineers the distribution process between Heineken USA and its distributors. As world's first implementor of web-based collaborative planning system, Heineken USA reduces cycle time from determining the customer need to delivery of the need by 50% and increases sales revenue by 10％. B2B commerce on the internet is predicted to grow from $90 billion in 1999 to $2.0 trillion in 2003. This paper provides the management with the bench-marking case on inter-business process reengineering using B2B e-commerce technology.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제9권2호
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• pp.295-303
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• 2008

인터넷을 통한 전자상거래가 보편화됨에 따라 다품종, 소량 생산품을 취급하는 중소 인터넷 쇼핑몰의 수가 증대되었다. 중소 인터넷 쇼핑몰은 그 특성상 다수의 재고물량을 확보할 수 있는 공간이 부족하다. 따라서 전통적인 재고 관리 방법으로 고객의 요구에 즉각적으로 반응하기 어렵다. 본 논문에서는 판매자의 판매량에 따라 공급업체가 재고량을 조절할 수 있는 VMI를 인터넷 쇼핑몰에 도입한 SOHO-VMI를 제안한다. 제안된 SOHO-VMI는 다수의 공급업자 및 판매자와 상호작용 할 수 있는 M $\times$ N 구조를 지원한다. 그리고 기존 시스템에서 사용하는 EDI 문서와 상호작용을 위해 XML/EDI를 사용하도록 제안하였다. 또한, 판매자의 물품 판매 정보 및 계절적 요인을 고려하여, 공급업체에서 물품생산량 및 유통량을 조절 할 수 있는 물류 통계 예측 알고리즘을 제안하였다.