• 제목/요약/키워드: Site Clustering

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Collaborative CRM using Statistical Learning Theory and Bayesian Fuzzy Clustering

  • Jun, Sung-Hae
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제11권1호
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    • pp.197-211
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    • 2004
  • According to the increase of internet application, the marketing process as well as the research and survey, the education process, and administration of government are very depended on web bases. All kinds of goods and sales which are traded on the internet shopping malls are extremely increased. So, the necessity of automatically intelligent information system is shown, this system manages web site connected users for effective marketing. For the recommendation system which can offer a fit information from numerous web contents to user, we propose an automatic recommendation system which furnish necessary information to connected web user using statistical learning theory and bayesian fuzzy clustering. This system is called collaborative CRM in this paper. The performance of proposed system is compared with the other methods using real data of the existent shopping mall site. This paper shows that the predictive accuracy of the proposed system is improved by comparison with others.

오송 생명과학단지 조경설계 (Landscape Design of Osong Biohealth Technopolis Institute)

  • 김도경;김경렬
    • 한국조경학회지
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    • 제33권1호
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    • pp.109-120
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    • 2005
  • This landscape design proposal was presented to a design competition for Osong Biohealth Technopolis Institute of Cheongwon Gun Chung Cheong Buk Do which was held by Ministry of Health and Welfare in March 2004. The site is located in. Osong Li, Kang Wei Myun, Cheonwon Gun, Chung Cheong Buk Do and has an area of $402,600m^2$. The judging criteria for landscape design set by the client could be articulated as follows: an environment friendly design respecting the surrounding environment, a functionally efficient site plan by clustering buildings with similar uses, a site plan having 'front yard' by locating buildings in rear areas toward existing 'groves'. The proposal set the main design concept of this project as 'clustering'. By doing that, existing grades and plants can be saved, buildings with similar uses can be clustered, huge 'front yard' as a symbolic image of this project can be achieved, and finally many small open spaces for everyday life can be designed accordingly.

Bayesian Learning through Weight of Listener's Prefered Music Site for Music Recommender System

  • Cho, Young Sung;Moon, Song Chul
    • Journal of Information Technology Applications and Management
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    • 제23권1호
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    • pp.33-43
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    • 2016
  • Along with the spread of digital music and recent growth in the digital music industry, the demands for music recommender are increasing. These days, listeners have increasingly preferred to digital real-time streamlining and downloading to listen to music because it is convenient and affordable for the listeners to do that. We use Bayesian learning through weight of listener's prefered music site such as Melon, Billboard, Bugs Music, Soribada, and Gini. We reflect most popular current songs across all genres and styles for music recommender system using user profile. It is necessary for us to make the task of preprocessing of clustering the preference with weight of listener's preferred music site with popular music charts. We evaluated the proposed system on the data set of music sites to measure its performance. We reported some of the experimental result, which is better performance than the previous system.

사이트 포트폴리오 구성을 위한 사용자 관점의 웹사이트 클러스터링 (User Perspective Website Clustering for Site Portfolio Construction)

  • 김민규;김남규
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제16권3호
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    • pp.59-69
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    • 2015
  • 많은 사용자들이 인터넷을 통해 정보검색, 쇼핑, 커뮤니티 참여 등의 일상 생활을 영위하고 있으며, 이들 인터넷 사용자들로부터 수익을 창출하기 위한 웹사이트들의 경쟁은 점점 치열해지고 있다. 각 사이트의 운영자 및 마케팅 담당자들은 경쟁 우위를 차지하기 위해 다양한 전략을 수립하고 있으며, 이 과정에서 타 사이트와의 제휴가 이루어지는 경우도 비일비재하다. 이는 타 사이트와의 제휴를 통해 타사의 고객 정보를 부분적으로 공유할 수 있을 뿐 아니라 포인트 공유, 상호 추천 등 보다 다양한 전략의 운용이 가능하기 때문이다. 제휴를 통해 긍정적인 성과를 거두기 위해서는 현재 자사의 고객은 아니지만 미래의 자사 고객이 될 수 있는 잠재 고객을 다수 확보하고 있는 타 사이트를 제휴 대상으로 선정하는 것이 매우 중요하다. 하지만 많은 사이트 중 이와 같이 자사에 도움이 되는 제휴 대상 사이트를 식별하는 것은 쉬운 일이 아니다. 따라서 본 논문에서는 방문 고객의 유사성 관점에서 사이트 클러스터링을 수행하고, 이에 근거하여 유사 고객군을 공유하고 있는 제휴 사이트 대상을 식별할 수 있는 방안을 제시한다. 또한 제안 방법론의 실무적용 가능성을 평가하기 위해, 웹사이트 150,295개에 대한 패널 5,000명의 실제 방문 기록 약 1억 4천만 건에 대해 실험을 수행하고 그 결과를 제시한다.

다계층 이원 네트워크를 활용한 사용자 관점의 이슈 클러스터링 (User-Perspective Issue Clustering Using Multi-Layered Two-Mode Network Analysis)

  • 김지은;김남규;조윤호
    • 지능정보연구
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    • 제20권2호
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    • pp.93-107
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    • 2014
  • 대부분의 인터넷 쇼핑몰은 자사 고객의 관심 분야를 파악하고 이를 상품 추천에 효과적으로 활용하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 하지만 고객이 회원 가입 시 직접 입력한 개인 정보는 신뢰하기가 어렵고, 고객의 구매 패턴을 통해 파악한 관심 분야 정보는 자사 사이트 내에 진입한 이후에만 보인 한정된 패턴이라는 측면에서 해당 고객의 다양한 관심분야를 제대로 나타낸다고 보기 어렵다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 고객의 평소 인터넷 사용 기록을 통해 최근 방문 사이트들의 주제를 분석함으로써, 고객의 실제 관심 분야를 파악할 수 있는 방안을 제시하였다. 또한 토픽 분석을 통해 각 사이트의 주제를 도출하고 도출된 주제를 다시 동시 방문자 관점에서 군집화 함으로써, 고객 관점에서 의미가 있는 상위 수준의 새로운 테마를 발굴하기 위한 방법론을 제안하였다. 연구의 특징은 유사주제 중심의 군집화라는 기존 연구와는 달리 사용자 관점의 관심주제 중심 군집화라 할 수 있다. 향후 사용자 중심의 카테고리 설계를 비롯한 새로운 관점의 고객군 정의 등 보다 높은 차원의 마케팅 전략 수립에 활용이 가능할 것으로 기대된다. 사용자 관점의 이슈 군집화 과정은 크롤링, 토픽 분석, 액세스 패턴 분석, 네트워크 병합, 네트워크 변환 및 군집화와 같은 여섯 가지 주요단계로 구성되어있다. 이를 위해 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석 기법을 활용한 비정형 텍스트를 기반으로한 빅데이터의 활용 방법을 모색하였다. 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해, 국내 최대 포털 뉴스 사이트의 방문자 2,177명의 1년간 방문 기록과 뉴스기사 대한 분석을 수행하고 그 결과를 요약하여 제시하였다.

Typology of ROII Patterns on Cluster Analysis in Korean Enterprises

  • Kim, Young Sun;Kwon, Oh Jun;Kim, Ki Sik;Rhee, Kyung Yong
    • Safety and Health at Work
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    • 제3권4호
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    • pp.278-286
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    • 2012
  • Objectives: Authors investigated the pattern of the rate of occupational injuries and illnesses (ROII) at the level of enterprises in order to build a network for exchange of experience and knowledge, which would contribute to workers' safety and health through safety climate of workplace. Methods: Occupational accidents were analyzed at the manufacturing work site unit. A two step clustering process for the past patterns regarding the ROII from 2001 to 2009 was investigated. The ROII patterns were categorized based on regression analysis and the patterns were further divided according to the subtle changes with Mahalanobis distance and Ward's linkage. Results: The first clustering of ROII through regression analysis showed 5 different functions; 29 work sites of the linear function, 50 sites of the quadratic function, 95 sites of the logarithm function, 62 sites of the exponential function, and 54 sites of the sine function. Fourteen clusters were created in the second clustering. There were 3 clusters in each function categorized in the first clustering except for sine function. Each cluster consisted of the work sites with similar ROII patterns, which had unique characteristics. Conclusion: The five different patterns of ROII suggest that tailored management activities should be applied to every work site. Based on these differences, the authors selected exemplary work sites and built a network to help the work sites to share information on safety climate and accident prevention measures. The causes of different patterns of ROII, building network and evaluation of this management model should be evaluated as future researches.

Link와 Clustering을 이용한 적극적 문서 수집 기법 (Greedy Document Gathering Method Using Links and Clustering)

  • 김원우;변영태
    • 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능정보시스템학회 2001년도 춘계정기학술대회
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    • pp.393-398
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    • 2001
  • 특정 영역에 대해 사용자에게 관련 정보를 제공해 주는 서비스를 하는 정보 에이전트를 개발 중이다. 정보 에이전트는 사용자 질의 처리를 달은 Agent Manager와 지식베이스를 관리하는 KB Manager, 그리고 Web으로부터 해당 영역의 관련 문서를 끌어오는 Web Manager로 구성되어 있다. Web Manager는 방문할 URL을 수집하고, 이들 문서에 대한 관련 평가와 Indexing을 수행한다. Web Manager는 검색 엔진을 이용하거나, 방문한 문서의 link를 이용하여 URL을 수집하는데 이러한 URL수집기법은 많은 관련 문서를 놓치는 문제점이 있다. 이 문제점을 해결하기 위해서 해당 영역과 관련된 Site들을 대상으로 Link를 이용해 문서들을 모아와, 문서들을 TAG들의 패턴으로 얻어낸 문서 형식을 이용해 Clustering하며 관련 문서들의 Group을 찾아내는 적극적 문서 수집 기법을 제안한다. 실험 결과, Link와 Clustering을 이용할 경우 기존보다 효과적으로 관련 문서를 많이 수집할 수 있음을 알 수 있다.

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Evaluating Conversion Rate from Advertising in Social Media using Big Data Clustering

  • Alyoubi, Khaled H.;Alotaibi, Fahd S.
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제21권7호
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    • pp.305-316
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    • 2021
  • The objective is to recognize the better opportunities from targeted reveal advertising, to show a banner ad to the consumer of online who is most expected to obtain a preferred action like signing up for a newsletter or buying a product. Discovering the most excellent commercial impression, it means the chance to exhibit an advertisement to a consumer needs the capability to calculate the probability that the consumer who perceives the advertisement on the users browser will acquire an accomplishment, that is the consumer will convert. On the other hand, conversion possibility assessment is a demanding process since there is tremendous data growth across different information dimensions and the adaptation event occurs infrequently. Retailers and manufacturers extensively employ the retail services from internet as part of a multichannel distribution and promotion strategy. The rate at which web site visitors transfer to consumers is low for online retail, out coming in high customer acquisition expenses. Approximately 96 percent of web site users concluded exclusive of no shopper purchase[1].This category of conversion rate is collected from the advertising of social media sites and pages that dataset must be estimating and assessing with the concept of big data clustering, which is used to group the particular age group of people along with their behavior. This makes to identify the proper consumer of the production which leads to improve the profitability of the concern.

시추공 정보의 클러스터링 기법을 이용한 지반분석시스템의 개발 (Development of a Subsurface Exploration Analysis System Using a Clustering Technique on Bore-Hole Information)

  • 이규병;김유성;조우석;김영진
    • Spatial Information Research
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    • 제8권2호
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    • pp.301-315
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    • 2000
  • 지반조사 자료는 구조물을 시공하거나 설계하기 위해 필요한 기본자료이며 지층의 구성, 토질의 종류 등 기반을 구별하는 정보를 포함한다. 매년 대량으로 발생하는 지반조사 자료들은 현장의 특성을 정확하게 반영하기 때문에 지반조사 자료를 이용하여 지반을 분석한다면, 기존의 지질도나 토양도보다 뛰어난 결과를 얻을 수 있다. 따라서 비균질하고 비정형화된 지반의 특성을 고려하여 서로구별하는 특징을 추출하고, 현장의 특성을 정확하게 반영하는 지반분석 시스템이 필요하다. 본 논문은 지반조사 정보 시스템이 관리하고 있는 시추공의 지층구성 정보와 위치 근접성을 바탕으로 시추공을 클러스터링하여 지반의 구성을 분석하는 지반분석시스템의 설계 및 구현에 대해 전반적으로 기술하였다. 개발된 지반분석시스템은 지반조사 데이터베이스의 시추공 정보를 이용하여 지반이 가지고 있는 특성 정보를 추출하고, 이를 이용하여 유사한 특성 및 위치 근접성을 갖는 시추공의 집합으로 클로스터링하여 사용자에게 정확한 지반구성 정보를 제공하는 시스템이다. 또한, 수치지도의 사용으로 지리적 위치와 지역·지형에 대한 지반구조의 특성조사를 가능하게 하며, 지반조사를 필요로 하는 지역에 대한 지반의 유추가 가능하여 경제적 효과를 볼 수 있다. 따라서, 지반조사 데이터로부터 다양한 종류의 정보를 얻을 수 있으며 지질도나 토양도보다 정확한 지반특성을 제공할 수 있다.

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퍼지 시스템을 이용한 코호넨 클러스터링 네트웍 (Kohonen Clustring Network Using The Fuzzy System)

  • 강성호;손동설;임중규;박진성;엄기환
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2002년도 춘계종합학술대회
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    • pp.322-325
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    • 2002
  • 본 논문에서는 클러스터 해석으로 알려진 고전적인 패턴인식 알고리즘인 KCN(Kohonen Clustering Network)의 문제점을 개선하기 위한 방식을 제안하였다. 제안한 방식은 퍼지시스템을 이용하여 학습하는 동안 자동적으로 이웃 반경의 크기와 학습율을 조절한다. 퍼지 시스템의 입력은 입력 데이터와 연결강도와의 거리와 거리의 변화율을 사용하였으며, 출력은 이웃 반경의 크기와 학습율을 사용하였다. 퍼지 시스템의 제어 규칙은 기존의 코호넨 클러스터링 네트워크를 이용한 시뮬레이션에 의하여 정하였다. 제안한 방식의 유용성을 입증하기 위해 Anderson의 IRIS 데이터를 이용하여, 기존의 코호넨 클러스터링 네트웍을 시뮬레이션한 결과 제안한 방식의 성능의 우수함을 확인하였다.

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