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온라인 쇼핑몰 환경에서 사용자 행동 데이터의상관관계 분석 기반 추천 시스템
Recommendation System Based on Correlation Analysis of User Behavior Data in Online Shopping Mall Environment
- 박요한;
- 문종혁;
- 최종선;
- 최재영
초록
매년 증가하는 온라인 상거래 시장과, 점차 다양해지는 상품과 콘텐츠로 인해 사용자들은 선택 과정에 어려움을 느낀다. 이에 여러 기업들은온라인 쇼핑몰에서 사용자가 선호할 상품을 선별하여 제공하기 위해 추천 시스템에 대한 지속적인 연구를 진행하고 있다. 대다수의 추천 시스템연구에서는 비교적 획득하기 쉬운 사용자의 이벤트 데이터를 기반하여 연구를 진행하였으나 한 종류의 사용자 행동만을 고려하기 때문에 사용자의선호도를 파악하는 것에 오차가 발생한다. 이에 본 논문에서는 여러 종류의 사용자 행동 데이터의 상관관계를 고려하여 사용자의 선호도를 분석하는추천 시스템을 제안한다. 제안하는 추천 시스템은 사용자의 사용자 행동 데이터의 상관관계를 분석하고 가중치를 생성하여 추천 모델을 학습한다. 실험에서는 기존 연구의 알고리즘과의 성능 비교를 통해 제안하는 시스템의 복잡도와 성능 향상을 확인하였다.
키워드
추천 시스템; 사용자 행동 데이터; 암시적 피드백 데이터; 상관관계 분석; 목표 데이터; 보조 데이터; Recommendation System; User Behavior Data; Implicit Feedback Data; Co-occurrence; Target Data; Auxiliary Data
- 제목
- 온라인 쇼핑몰 환경에서 사용자 행동 데이터의상관관계 분석 기반 추천 시스템
- 제목 (타언어)
- Recommendation System Based on Correlation Analysis of User Behavior Data in Online Shopping Mall Environment
- 저자
- 박요한; 문종혁; 최종선; 최재영
- 발행일
- 2024-01
- 권
- 13
- 호
- 1
- 페이지
- 10 ~ 20