제목 변경됨

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기존의 웹 마이닝 기법은 단순히 연관규칙을 도출하고 설명하는데 그쳤다. 그리고, 규칙도출과정에서 제외된 마이닝 자료들은 향후 의사결정에 거의 사용하지 않고, 단순히 프로파일 분석 정도에 사용되고 있다. 따라서, 기존의 웹 마이닝 방법에서는 웹로그파일이 포함하 ...

기존의 웹 마이닝 기법은 단순히 연관규칙을 도출하고 설명하는데 그쳤다. 그리고, 규칙도출과정에서 제외된 마이닝 자료들은 향후 의사결정에 거의 사용하지 않고, 단순히 프로파일 분석 정도에 사용되고 있다. 따라서, 기존의 웹 마이닝 방법에서는 웹로그파일이 포함하고 있는 많은 정보가 손실된다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 이를 보완하기 위한 연구로서, 웹마이닝과 사례기반 추론기법을 결합하여, 웹로그파일이 갖고 있는 정보를 충분히 활용하고자 한다.

In this paper we introduce the Internet-based purchase support systems using data mining and case-based reasoning (CBR). Internet Business activity that involves the end user is undergoing a significant revolution. The ability to track users browsing ...

In this paper we introduce the Internet-based purchase support systems using data mining and case-based reasoning (CBR). Internet Business activity that involves the end user is undergoing a significant revolution. The ability to track users browsing behavior has brought the vendor and end customer closer than ever before. It is now possible for a vendor to personalize his product message for individual customers at massive scale. Most of former researchers, in this research arena, used data mining techniques to pursue the customer's future behavior and to improve the frequency of repurchase. The area of data mining can be defined as efficiently discovering association rules from large collections of data. However, the basic association rule-based data mining technique was not flexible. If there were no inference rules to track the customer's future behavior, association rule-based data mining systems may not present more information. To resolve this problem, we combined association rule-based data mining with CBR mechanism. CBR is used in reasoning for customer's preference searching and training through the cases. Data mining and CBR-based hybrid purchase support mechanism can reflect both association rule-based logical inference and case-based information reuse. A Web-log data gathered in the real-world Internet shopping mall is given to illustrate the quality of the proposed systems.

1. 서론
2. 이론적 배경
3. 연구방법론
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 연구방향

1. 서론
2. 이론적 배경
3. 연구방법론
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 연구방향