인터넷 쇼핑몰을 위한 개인화된 정보추천 기법 = Personalized Information Recommendation Technique for Internet Shopping Malls

국문 초록 (Abstract)

인터넷 쇼핑몰에서의 개인화된 정보추천은 고객과의 상호작용에 있어 매우 중요한 부분을 차지하므로 효율적인 마케팅 활동의 수행을 위해 그 중요성이 날로 증대되고 있다. 이에 따라 개인화된 정보추천을 위한 다양한 기법들이 개발 활용되고 있는데 이 중에 선호도기반 추천 기법은 다른 추천 기법들이 가지고 있는 문제점을 보완하고 간편하게 의미있는 개인화된 정보를 추천할 수 있다는 장점을 지니고 있다. 본 논문에서는 다중회귀분석을 이용하여 선호도 계산에 이용되는 각 선호도 측정 항목들의 가중치를 조정하는 새로운 선호도기반 개인정보 추천기법을 제시하고 랜덤한 도서정보를 추천하는“일반 인터넷 서점(OIB:Ordinary Internet Bookstore)”과 제시한선호도기반 개인정보 추천기법에 의해 개인화된 도서정보를 추천하는“개인화된 인터넷 서점(PIB: Personalized Internet Bookstore)”을 구현한다. 그리고 제시한 선호도기반 개인정보 추천기법의 효과를 검증하기 위해 OIB와 PIB의 차이를 분석하고 개인화된 정보추천을 비롯한 인터넷 서점의 구매요인이 구매의도에 미치는 영향을 분석한다.