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      RFM을 활용한 추천시스템 효율화 연구 = A Study on Improving Efficiency of Recommendation System Using RFM

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      https://www.riss.kr/link?id=A105995265

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      User-based collaborative filtering is a method of recommending an item to a user based on the preference of the neighbor users who have similar purchasing history to the target user. User-based collaborative filtering is based on the fact that users are strongly influenced by the opinions of other users with similar interests. Item-based collaborative filtering is a method of recommending an item by comparing the similarity of the user's previously preferred items. In this study, we create a recommendation model using user-based collaborative filtering and item-based collaborative filtering with consumer’s consumption data. Collaborative filtering is performed by using RFM (recency, frequency, and monetary) technique with purchasing data to recommend items with high purchase potential. We compared the performance of the recommendation system with the purchase amount and the performance when applying the RFM method.
      The performance of recommendation system using RFM technique is better.
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      User-based collaborative filtering is a method of recommending an item to a user based on the preference of the neighbor users who have similar purchasing history to the target user. User-based collaborative filtering is based on the fact that users a...

      User-based collaborative filtering is a method of recommending an item to a user based on the preference of the neighbor users who have similar purchasing history to the target user. User-based collaborative filtering is based on the fact that users are strongly influenced by the opinions of other users with similar interests. Item-based collaborative filtering is a method of recommending an item by comparing the similarity of the user's previously preferred items. In this study, we create a recommendation model using user-based collaborative filtering and item-based collaborative filtering with consumer’s consumption data. Collaborative filtering is performed by using RFM (recency, frequency, and monetary) technique with purchasing data to recommend items with high purchase potential. We compared the performance of the recommendation system with the purchase amount and the performance when applying the RFM method.
      The performance of recommendation system using RFM technique is better.

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      참고문헌 (Reference)

      1 최아름, "협업필터링에서 사전평가 방법을 이용한 이웃선정의 예측 성능 개선" 한국자료분석학회 17 (17): 3083-3095, 2015

      2 지선수, "협력적 필터링 추천시스템에서 유의성 가중치의 영향에 관한 연구" 한국자료분석학회 15 (15): 3141-3148, 2013

      3 양병학, "대한설비관리학회지의 주제어에 대한 분석" 대한설비관리학회 20 (20): 23-30, 2015

      4 Cho, Y. S, "Weighted mining frequent pattern based customer’s RFM score for personalized u-commerce recommendation system" 4 (4): 36-40, 2013

      5 Shardanand, U, "Social information filtering : Algorithms for automating word of mouth" 210-217, 1995

      6 Hill, W, "Recommending and evaluating choices in a virtual community of use" 194-201, 1995

      7 Sarwar, B, "Item-based collaborative filtering recommendation algorithms" 285-295, 2001

      8 Deshpande, M, "Item-based Top-N recommendation algorithms" 22 (22): 143-177, 2004

      9 Powers, D. M. W, "Evaluation : From precision, recall and F-measure to ROC, informedness, markedness & correlation" 2 (2): 1-37, 2011

      10 Sarwar, B, "Application of dimensionality reduction in recommender system-A case study" 2000

      1 최아름, "협업필터링에서 사전평가 방법을 이용한 이웃선정의 예측 성능 개선" 한국자료분석학회 17 (17): 3083-3095, 2015

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      3 양병학, "대한설비관리학회지의 주제어에 대한 분석" 대한설비관리학회 20 (20): 23-30, 2015

      4 Cho, Y. S, "Weighted mining frequent pattern based customer’s RFM score for personalized u-commerce recommendation system" 4 (4): 36-40, 2013

      5 Shardanand, U, "Social information filtering : Algorithms for automating word of mouth" 210-217, 1995

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      7 Sarwar, B, "Item-based collaborative filtering recommendation algorithms" 285-295, 2001

      8 Deshpande, M, "Item-based Top-N recommendation algorithms" 22 (22): 143-177, 2004

      9 Powers, D. M. W, "Evaluation : From precision, recall and F-measure to ROC, informedness, markedness & correlation" 2 (2): 1-37, 2011

      10 Sarwar, B, "Application of dimensionality reduction in recommender system-A case study" 2000

      11 Wang, H. F, "A strategy-oriented operation module for recommender systems in E-commerce" 39 (39): 1837-1849, 2012

      12 유지철, "A Study on the Effects of Internet Shopping Flow in to Customers Satisfaction and Loyalty" 대한설비관리학회 16 (16): 43-49, 2011

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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.44 0.44 0.43
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.36 0.34 0.539 0.23
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