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https://www.krm.or.kr/krmts/link.html?dbGubun=SD&m201_id=10007448&local_id=10010781
전자상거래 개인화 추천을 위한 상품 중립적 사용자 프로파일링 방안
Reports NRF is supported by Research Projects( 전자상거래 개인화 추천을 위한 상품 중립적 사용자 프로파일링 방안 | 2004 Year 신청요강 다운로드 PDF다운로드 | 김종우(한양대학교) ) data is submitted to the NRF Project Results
Researcher who has been awarded a research grant by Humanities and Social Studies Support Program of NRF has to submit an end product within 6 months(* depend on the form of business)
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  • Researchers have entered the information directly to the NRF of Korea research support system
Project Number B00169
Year(selected) 2004 Year
the present condition of Project 종료
State of proposition 재단승인
Completion Date 2006년 05월 24일
Year type 결과보고
Year(final report) 2006년
Research Summary
  • Korean
  • 상품 추천 기술 중 가장 대표적인 기술인 협업 필터링의 경우, 개인화 추천을 위해서는 고객이 직접 입력한 선호도 점수, 구매 여부, 또는 상품 페이지 방문 로그 등을 기반으로 한 사용자 프로파일이 필요하다. 일반적으로 협업 필터링에서 개인화 추천을 위해서 상품 카테고리마다 별도의 사용자 프로파일을 생성한다. 이것은 다수 상품 카테고리에 대하여 하나의 사용자 프로파일을 만드는 경우, 상품수의 증대로 인해서 데이터의 희소성(sparsity)이 커지고, 이것은 곧 추천의 성과를 떨어뜨리기 때문이다. 본 연구에서는 협업 필터링 내에서 타 상품 카테고리에 대한 사용자 프로파일의 사용 가능성을 검토하였다. 타 상품 카테고리에 대한 사용자 프로파일의 활용 필요성은 고객이 주로 방문하던 상품 카테고리의 웹 페이지가 아닌, 새로운 상품 카테고리의 상품 페이지를 방문할 때 발생한다. 본 연구에서는 실제 특정 인터넷 상점의 패널 데이터를 활용하여 사용 가능성을 검토하였다. 서적, 음반, DVD, 세 가지 상품의 방문 로그를 활용하여 사용자 프로파일을 생성하고, 타 상품 카테고리의 상품 추천 시에 기존의 사용자 프로파일의 활용 가능성 및 효율적인 활용 방안을 조사하였다. 실험 결과, 타 상품 카테고리에 대한 사용자 프로파일이 동일 상품 카테고리에 대한 사용자 프로파일이 존재하지 않는 경우 유용한 정보가 될 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 타 상품 카테고리를 효과적으로 활용하는 방안으로 상품 하위 카테고리들의 선호도 상관관계를 고려한 선택적 사용자 프로파일 활용 방안을 제시하고, 실험을 통해서 타당성을 검토하였다. 실험 결과, 제시한 방법을 통해서 타 상품 카테고리 사용자 프로파일을 이용한 추천 성과를 높일 수 있음을 확인할 수 있었다.
  • English
  • Collaborative filtering is one of the popular techniques for personalized recommendation in e-commerce. In collaborative filtering, user profiles are usually managed per product category in order to reduce data sparsity. Product diversification of Internet storefronts and multiple product category sales of e-commerce portals require cross-product category usage of user profiles in order to overcome the cold start problem of collaborative filtering. In this paper, we study the feasibility of cross-product category usage of user profiles, and suggest a method to improve recommendation performance of cross-product category user profiling. First, we investigate whether user profiles on a product category can be used to recommend products in other product categories. Furthermore, a way of utilizing user profiles selectively is suggested to increase recommendation performance of cross-product category user profiling. The feasibility of cross-product category user profiling and the usefulness of the proposed method are tested with real click stream data of an Internet storefront which sells multiple product categories including books, music CDs, and DVDs. The experiment results show that user profiles on a product category can be used to recommend products in other product categories. Also, the selective usage of user profiles based on correlations between subcategories of two product categories provides better performance than the whole usage of user profiles.
Research result report
  • Abstract
  • Collaborative filtering is one of the popular techniques for personalized recommendation in e-commerce. In collaborative filtering, user profiles are usually managed per product category in order to reduce data sparsity. Product diversification of Internet storefronts and multiple product category sales of e-commerce portals require cross-product category usage of user profiles in order to overcome the cold start problem of collaborative filtering. In this paper, we study the feasibility of cross-product category usage of user profiles, and suggest a method to improve recommendation performance of cross-product category user profiling. First, we investigate whether user profiles on a product category can be used to recommend products in other product categories. Furthermore, a way of utilizing user profiles selectively is suggested to increase recommendation performance of cross-product category user profiling. The feasibility of cross-product category user profiling and the usefulness of the proposed method are tested with real click stream data of an Internet storefront which sells multiple product categories including books, music CDs, and DVDs. The experiment results show that user profiles on a product category can be used to recommend products in other product categories. Also, the selective usage of user profiles based on correlations between subcategories of two product categories provides better performance than the whole usage of user profiles.
  • Research result and Utilization method
  • 본 연구에서는 협업 필터링에서 타 상품 카테고리에 대한 사용자 프로파일을 사용하여 다른 상품 카테고리에 속한 상품을 추천하는 방안의 활용 가능성을 검토하였다. 타 상품 카테고리에 대한 사용자 프로파일을 활용할 필요가 있는 경우는 고객이 주로 방문하던 상품 카테고리의 웹 페이지가 아닌, 다른 상품 카테고리의 상품 페이지를 방문할 때 발생한다. 본 연구에서는 실제 특정 인터넷 상점의 패널 데이터를 활용하여 사용 가능성을 검토하였다. 실험 결과, 타 상품 카테고리에 대한 사용자 프로파일이 동일 상품 카테고리에 대한 사용자 프로파일이 존재하지 않는 경우 유용한 정보가 될 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 타 상품 카테고리를 효과적으로 활용하는 방안으로 상품 하위 카테고리들의 선호도 상관관계를 고려한 선택적 사용자 프로파일 활용 방안을 제시하고, 실험을 통해서 타당성을 검토하였다. 실험 결과, 제시한 선택적 활용 방법을 통해서 타 상품 카테고리 사용자 프로파일을 이용한 추천 성과를 높일 수 있음을 확인할 수 있었다.
    본 연구 결과는 인터넷 상점에서 상품 추천 시에 현재 상품 카테고리에 대한 사용자 프로파일이 존재하지 않는 경우에 본 연구 결과를 활용하여 상품 추천의 성과를 높일 수 있을 것으로 기대된다.
  • Index terms
  • personalization, recommendation techniques, collaborative filtering, electronic commerce
  • List of digital content of this reports
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