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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      Even though much research has been performed to recommend favorite items to the buyers in the internet shopping mall, to the best of our knowledge, it is hard to find previous research on the recommendation of buy points. In this paper, we propose a method which can be used to recommend buy points of an item to the buyers. To do this, a database containing normalized price patterns is constructed from the archive of past prices. Then, the future price pattern is retrieved from the database based on the similarity. Here, regression analysis is used to find and analyze the elements that affect the price. We also present performance results showing that the proposed method can be useful for shopping malls.
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      Even though much research has been performed to recommend favorite items to the buyers in the internet shopping mall, to the best of our knowledge, it is hard to find previous research on the recommendation of buy points. In this paper, we propose a m...

      Even though much research has been performed to recommend favorite items to the buyers in the internet shopping mall, to the best of our knowledge, it is hard to find previous research on the recommendation of buy points. In this paper, we propose a method which can be used to recommend buy points of an item to the buyers. To do this, a database containing normalized price patterns is constructed from the archive of past prices. Then, the future price pattern is retrieved from the database based on the similarity. Here, regression analysis is used to find and analyze the elements that affect the price. We also present performance results showing that the proposed method can be useful for shopping malls.

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      참고문헌 (Reference)

      1 신건권, "회귀분석기법을 적용한 호텔기업의 원가 추정과 예측" 6 (6): 245-273, 2001

      2 유승근, "한국 주식 데이터를 이용한 서브시퀀스 매칭 방법의 효과성 평가" 한국정보처리학회 12 (12): 355-364, 2005

      3 이순룡, "제품․서비스 생산관리론" 법문사 156-188, 2005

      4 이상준, "정규 거리에 기반한 시계열 데이터베이스의 유사 검색 기법" 31 (31): 23-29, 2004

      5 박성은, "입찰시스템을 위한 원가산정법 기반의 입찰가 추천 에이전트" 동국대학교 대학원 2005

      6 "인터넷 신무역"

      7 장은실, "인터넷 쇼핑몰에서 구매시점의 추천" 491-494, 2004

      8 "오토와이즈"

      9 원정임, "시계열 데이터베이스에서 복수의 모델을 지원하는 모양 기반 서브시퀀스 검색" 한국정보처리학회 10 (10): 577-590, 2003

      10 노웅기, "시계열 데이타베이스에서 임의 계수의 이동평균 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘" 27 (27): 469-485, 2000

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      12 고민정, "경매 시스템을 위한 시계열 분석 기반의 낙찰 예정가 추천 방법" 동국대학교 대학원 2005

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      14 D. Rafiei, "Similarity-Based Queries for Time-Series Data" 26 (26): 13-25, 1997

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      16 전용진, "SPSS 통계" 학문사 315-352, 2002

      17 안재명, "RFID기반 쇼핑동선 분석을 이용한 실시간 선호상품 추천에 관한 연구" 숭실대학교 대학원 2005

      18 D. Rafiei, "Querying Time Series Data Based On Similarity" 12 (12): 675-693, 2000

      19 C. S. Perng, "Landmarks: A New Model for Similarity- Based Pattern Querying in Time Series Databases" 33-42, 2000

      20 D. C. Montgomery, "Introduction to Linear Regression Analysis, 3rd edition" Wiley-Interscience, 2001 13-66, 2001

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      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.43 0.38 0.58 0.15
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