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

카테고리 : 레포트 > 기타 파일이름 :연관마이닝고객선호도기반의인터넷상품검색시스템.hwp 문서분량 : 5 page 등록인 : CPIA_noxknoker 문서뷰어 : 한글뷰어프로그램 등록/수정일 : 07.05.50 / 09.12.29 구매평가 : 다운로드수 : 0 판매가격 : 1,400 원

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보고서설명
연관마이닝 데이터마이닝 상품검색시스템 / (데이터마이닝)

본문일부/목차
1. 서론 2. 선행 연구 3. 상품 검색 시스템 설계 4. 연관 마이닝 통합 시스템 구현 5. 성능분석 6. 결론 인터넷 쇼핑몰에서의 소비자들이 상품을 구매하는 이유 : “시간절약”(68.4%), “구매편리”, “가격 저렴” --> 빠른 검색 정보에 관련된 요소가 쇼핑몰 사이트의 중요한 경쟁요소임. 인터넷 쇼핑몰에서 효과적인 상품 정보를 제공하기 위한 중요한 요소 첫째, 고객의 선호도에 적합한 상품을 우선적으로 제시하여 상품 선정에 대한 의사결정을 지원하는 동적인 정보 서비스를 제공. 둘째, 고객에게 시스템적으로 빠르고 효과적인 정보를 제공. 이러한 측면에서 인터넷 쇼핑몰에서 고객에게 필요한 상품 정보를 효과적으로 저달하는 방법에 대한 연구가 현 시점에서 매우 중요하고 시급한 과제로 인식되고 있음. 이 논문에서는 빠른 상품 검색을 제공하기 위해서는 연관 데이터 마이닝 방법을 사용하고 고객의 상품 선정을 도와주기 위해서 다속성 의사결정 모델을 이용. 2. 선행 연구 2.1 연관 마이닝 방법 데이터마이닝: 데이터 집합에 숨겨져 있으면서 논리적인 구성이 가능하고 유용할 것으로 생각되는 패턴을 발견하기 위한 특별한 과정. 활용 분야 - 마케팅, 소매업, 금융, 생산, 건강과 의학, 에너지와 공익 설비 등 모든 분야. 연관 데이터 마이닝: 데이터베이스 트랜잭션에서 항목 간에 발생하는 규칙을 표현하는 것. 연관: 어떤 사건이 발생할 때 그 다음 사건의 관련성을 의미.(X=>Y) AIS(Association Item Sets) 알고리즘 1단계: 최소 지지도 이상을 갖는 빈발 항목집합을 발견하는 단계. 2단계: 발견된 빈발 항복집합의 모든 부분 집합을 생성하여 최소의 신뢰도 이상인 규칙을 발견하는 단계. 지지도: 전체 트랜잭션에 대해 트랜잭션 항목 집합이 차지하는 비율. 신뢰도: 조건부 트랜잭션 항목 집합에 대해 규칙에 포함되는 모든 집합이 차지하는 비율. 2.2 인터넷 의사결정지원시스템 의사결정지원시스템(Decision Support System; DSS) 의사결정자가 비구조적인 문제를 해결 할 때 데이터와 모델을 이용하여 의사결정을 하게 도와주는 대화식의 컴퓨터 기반 시스템. 전통적인 의사결정지원시스템은 한정된 데이터, 모델, 사용자와의 인터페이스 모듈을 이용하여 한 명 또는 여러 명의 문제를 해결하는 시스템. ==> 인터넷 의사결정지원시스템(: 전통적인 DSS와 유사성을 가지면서 인터넷이라고 하는 통신망에서 지능형에이전트에 기초한보다 발전된 형태의 시스템.) 특성 - 복수개의 의사결정지원시스템은 인터넷이라는 개방형 정보통신 환경에서 서로 연결됨. 해당자료는 한글2002나 워디안 자료로 한글97에서는 확인하실 수 없으십니다.

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