주기적 구매자 위주의 온라인 쇼핑몰을 위한 추천 알고리즘 구현

Recommendation Algorithms for Online Shopping Malls with Periodically Purchasing Users

발행

2013

소속·발행

배화여자대학교

출처

국내 KCI

원문등록

2013-08-16

원문

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개념

키워드

추천시스템, 협업필터링, 온라인쇼핑몰, 사용자유사도, 구매주기, recommendation system, collaborative filtering, e-commerce, user similarity, purchase frequency

초록

온라인 쇼핑몰을 통한 구매가 일반화되면서 사용자의 구매 선호도에 기반한 상품 추천 시스템이 널리 보급되고 있다. 본 논문에서는 일회적인 상품 구매가 아닌 반복적으로 유사한 상품을 주기적으로 자주 구매하게 되는 쇼핑몰에서의 상품 추천 알고리즘을 제안한다. 첫 번째로 사용자의 구매 이력을 분석하여 사용자가 로그인할 때마다 구매할 시점이 된 상품들을 자동으로 장바구니에 넣어주는 자동 선택 시스템을 고안하였다. 두 번째로는 협업 필터링 추천기법을 활용하여 구매 패턴이 유사한 다른 사용자들의 단골 상품을 구매주기 별로 5개의 집단으로 분류한 후 각 집단별 일정개수의 상품을 추천 대상으로 하여 top-N개를 추천하는 알고리즘을 구현하였다. 본 알고리즘을 국내 한 생협 업체의 실제 판매데이터를 사용하여 실험해 보았으며 추천 성능 및 사용자 유사도와 추천점수의 분포성향에 대하여 분석하였다.

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