• 제목/요약/키워드: cluster-oriented scaling

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클러스터링을 고려한 다차원척도법의 개선: 군집 지향 척도법 (Improved Multidimensional Scaling Techniques Considering Cluster Analysis: Cluster-oriented Scaling)

  • 이재윤
    • 정보관리학회지
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    • 제29권2호
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    • pp.45-70
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    • 2012
  • 개체들 사이의 관계를 저차원 공간에 매핑하는 다차원척도법을 수행하기 위한 다양한 방법과 알고리즘이 개발되어왔다. 그러나 PROXSCAL이나 ALSCAL과 같은 기존의 기법들은 50개 이상의 개체를 포함하는 데이터 집합을 대상으로 개체 간의 관계와 군집 구조를 시각화하는데 있어서 효과적이지 못한 것으로 나타났다. 이 연구에서 제안하는 군집 지향 척도법 CLUSCAL(CLUster-oriented SCALing)은 기존 방법과 달리 입력되는 데이터의 군집 구조를 고려하도록 고안되었다. 50명의 저자동시인용 데이터와 85개 단어의 동시출현 데이터에 대해서 적용해본 결과 제안한 CLUSCAL 기법은 군집 구조를 잘 식별할 수 있는 MDS 지도를 생성하는 유용한 기법임이 확인되었다.

신세대 주부의 의생활 양식 유형에 따른 아동복 상표 포지셔닝에 관한 연구 (A Study on Children's Wear Brand Positioning according to the Fashion Life Style of Missy Woman)

  • 구양숙;이승민;박현희
    • 한국의류산업학회지
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    • 제2권4호
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    • pp.308-316
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    • 2000
  • The purposes of this study were to identify the brand positioning of children's wear according to fashion life style and to construct brand positioning maps by using multidimensional scaling (MDS). A total of 222 responses were collected from married women aged 25 to 35 through questionnaire. Cluster analysis on fashion life style factors identified three groups: Fashion Indifference group (34%), Fashion & Individuality Oriented group (27%) and Rationality Oriented group (37%). ANOVA revealed significant differences among the three groups on the six fashion life style factors. MDS analysis showed that three segmented groups evaluated nine children's wear brand for seven attributes(color, design, price, utility, quality, brand name, fashion).

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다차원 척도기법을 이용한 여성 기성복의 상품 이미지에 관한 연구 (A study on Brand Image of Korea Women's Apparel Market with Multidimensional Scaling)

  • 황선진
    • 복식
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    • 제15권
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    • pp.253-265
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    • 1990
  • This article was written with two purposes in mind. The first purpose was to introduce clothing and textile community who may not be familiar with Multidimensional Scaling(MDS) with usefulness of the new technique in the area of fashion merchandising. The second purpose was to present the results of an empirical study on brand image utilizing MDS and its related technique as the main analysis tools. The main objective of the empirical study was to gain a better understanding of consumer's brand image by relating differences in perception and attributes of clothing in women's ready-to wear market. For this empirical study, the ten brands and the fifteen attributes of clothing were chosen. The questionnaire consisting of questions asking about the similarity and attributes of clothing between selected brands was administrated to 185 career women during summer in 1989. Data were analyzed cluster analysis, and KYST and PROFIT in MDS program. The results were as follows: 1. The similarities data for the ten selected brand by using KYST program of MDS drawed the perceptual map. The results of this perceptual map showed that the selected brand were grouped into three clusters. 2. In order to get a somewhat objective view of which attributes consumers are attributing to each brand, PROFIT program was used. As a result, it was revealed that assortment depth / width, price, youth-oriented style, possibility of various social activity were significant attributes in consumer's brand choice rather than physical attributes of clothing such as quality or durability. This may imply that consumer orientation in rapidly changing environments of women's apparel market was its basic idea, and the focus of all fashion merchandising activities was put on need's and the response of consumer group who are the object of the target. Implicating for future research as well as for strategy of brand positioning were also suggested.

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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.