연관 마이닝 고객 선호도 기반의 인터넷 상품 검색 시스템 설계 및 구현

목차

1. 서론

2. 선행 연구

3. 상품 검색 시스템 설계

4. 연관 마이닝 통합 시스템 구현

5. 성능분석

6. 결론

본문내용

데이터베이스의 적중률 비교
평균적중률을 살펴보면 트랜잭션의 수와 검색횟수가 높아질수록 적중률이 높음.
5.3 검색 요청에 따른 검색 시간 비교
트랜잭션 수에 따른 검색 유형 데이터베이스 구성에서 요청한 검색 문항에 대해 적중률이 높을수록 빠른 접근 시간을 가지기 때문에 누적 접근시간은 줄어듬.
6. 결론
연구 목적: 상품 검색을 위한 편라힘과 유용성 그리고 빠른 검색 결과를 제공.
특성과 유용성
첫째, 연관방법을 적용하여 축약된 검색 유형 데이터베이스를 구축하여 빠른 상품 검색을 지원하는 데이터관리 시스템 구조를 제시.
둘째, 고객이 선호하는 속성별 가중치와 성호기준을 입력받아 고객이 선호하는 상품을 우선적으로 제공하는 고객 중심의 의사결정지원 방법을 제시.
결과
첫째, 데이터베이스 크기는 적중률에 영향을 미치므로 적절한 지지도와 신뢰도 결정은 중요한 요인이다.
둘째, 적중률이 높을수록 빠른 검색 결과를 제공하지만 상대적으로 검색 유형 데이터베이스 크기는 증가, 적중률이 높을수록 접근시간은 줄어들었다.
추가되어야할 점
첫째, 시뮬레이션에서 사용한 상품 검색 데이터보다 더욱 다양한 상품별로 데이터를 추가하려 시뮬레이션을 수행하는 과정 필요.
둘째, 제시한 시스템을 실제 인터넷 쇼핑몰에서 운영하여 수집한 실제 데이터와 실험결과에서 얻은 결과를 비교 분석하는 과정 필요.
셋째, 고객 선호 기반의 다속성 의사결정지원 모델에서 정성적인 속성에 대한 정규화 및 점수계산 방법을 연구해야 함.
넷째, 여러 가지 상품과 고객 분류별로 상품의 연관성을 추출하여 판매촉진을 도와주는 상품 검색 시스템에 대한 연구 필요.

키워드

연관 마이닝,   상품 검색,   의사결정 시스템