온라인 쇼핑몰의 상품추천 시스템의 설계 및 실험 : 상품의 최신성을 고려한 사례기반추론 접근 = Design and experiments of product recommendation systems for online shopping mall : a CBR-PR approach
고객의 구매를 직접적으로 유도하는 판매원이 존재하지 않는 온라인 쇼핑몰에서는 고객 스스로가 상품에 데한 정보를 획득-분석하여 구매의사결정을 해야 하는 한계점이 상존한다. 이를 해결하기 개발된 것이 온라인 쇼핑몰의 상품추천 시스템(Product Recommendations System)인데, 이 시스템은 웹상에서 획득한 고객정보와 고객구매이력 정보를 바탕으로 동일고객 혹은 유사 고객에게 적절한 상품을 추천하는 것이다. 이런 상품추친 시스템을 구현하기 위한 추천기법으로 사례기반추론이 가장 놀리 사용되어 왔다. 그런데, 기존 연구는 문제와 사례간의 특성이 ‘얼마나 유사한가?’에 초점을 두었기 때문에 베스트셀러에 해당하는 상품만이 계속 추친될 가능성이 높았다. 이런 단점을 보완하고 추천 상품의 다양성 및 마케팅 관점을 반영하기 위해 본 연구에서는 유사성과 합께 상품의 최신성을 동시에 고려하는 CBR-PR(Product Recency) 기반의 상품추천 시스템을 설계하고 그 성능을 실제 온라인 쇼핑몰의 데이터를 이용하여 실험하였다. 실험결과 본 연구에서 제안하는 CBR-PR 기법이 기존 기법에 비해 추천 적중률이 모두 높았다.
Product recommendation systems have been widely advocated as a way of coping information overload for potential customers in purchasing products at the online shopping mall. To enhance the accuracy of product recommendations, a wide variety of techniques has been developed. Among these, CBR(Case-basyd Reasoning) is one of the most frequently used techniques. However, traditional CBE technique mainly focuses the similarity between current problem and past cases and hence it tends to by biased toward best selling products recommendation. To overcome this limitation and incorporate marketer's view, we designed CBR-PR(Product Recency) technique which considered not only product similarity but also the product rycency. In our paper rycyncy is measured not by the production date but by the launch date for the new product. Using real-world data, we also conducted the several experiments to compare performances of our approach with that of the traditional CBR. Experimental results showed that CBR-PR scored the better recommendation accuracy ratio than traditional CBR in every experimental settings.
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