효과적인 추천과 세분화를 위한 트랜잭션 기반 여러 형태 사용자 프로파일의 구축 = The Construction of Multiform User Profiles Based on Transaction for Effective Recommendation and Segmentation

국문 초록 (Abstract)

쉽게 접할 수 있는 정보의 양이 증가하고 전자상거래가 발전함에 따라, 드넓은 정보공간을 축소하기 위하여 추천과 SDI 시스템과 같은 정보 필터링 시스템이 사용되어지게 되었으며, 이에 따라 사용자들은 그들의 요구와 취향에 가장 적합한 정보들을 바로 접근할 수 있게 되었다. 지금까지 다양한 정보 필터링 방법들이 추천시스템을 지원하기 위해 제안되었다. 최근에는 새로운 정보교환 표준으로 떠오르고 있는 XML 문서를 필터링 하는 시스템들에 있어서도 다른 접근 방법을 요구하고 있다. 따라서, 본 논문에서 제안하는 시스템은 XML이 가진 구조 정보를 이용하여 여러 형태의 사용자 프로파일을 생성하는 방법을 제안한다. 시스템은 구매와 같은 트랜잭션이 발생하기 전에 사용자 구매 패턴을 분석하기 위해서 필요한 프로파일을 운영자가 직접 정의하는 운영자 프로파일과 이를 적용한 사용자 프로파일의 두 부분으로 구성된다. 운영자 프로파일은 DTD로부터 선택된 항목을 이용하여 DTD를 따르는 문서내의 특정부분을 가리킬 수 있도록 만들어진다. 제안하는 시스템은 사용자의 구매 행위에 적응력을 가질 수 있도록 보다 정확한 사용자 프로파일을 구축하고, 이와 같은 사용자 프로파일을 기반으로 사용자에게 불필요한 검색과정 없이 필요한 상품 정보를 제공할 수 있도록 한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

With the development of e-Commerce and the proliferation of easily accessible information, information filtering systems such as recommender and SDI systems have become popular to prune large information spaces so that users are directed toward those items that best meet their needs and preferences. Until now, many information filtering methods have been proposed to support filtering systems. XML is emerging as a new standard for information. Recently, filtering systems need new approaches in dealing with XML documents. So, in this paper our system suggests a method to create multiform user profiles with XML's ability to represent structure. This system consists of two parts; one is an administrator profile definition part that an administrator defines to analyze users purchase pattern before a transaction such as purchase happens directly. an other is a user profile creation part module which is applied by the defined profile. Administrator profiles are made from DTD information and it is supposed to point the specific part of a document conforming to the DTD. Proposed system builds user's profile more accurately to get adaptability for user's behavior of buying and provide useful product information without inefficient searching based on such user's profile.

참고문헌 (Reference)

1 "rocomsystem"

2 "Using Data Mining Methods to build Customer Profiles" 74-82, 2001.02

3 "The InfoFinder Agent: Learning User Interest through Heuristic Phrase Extraction" 1995.

4 "Self-Adaptive User Profiles for Large-Scale Data Delivery" 622-633, 2000.02

5 "Personalised Retrieval for Online Recruitment Services" 2000

6 "Personal WebWatcher: Implementation and Design" 1996.10

7 "Path sharing and predicate evaluation for high-performance XML filtering." 28 (28): 467-516, 2003.

8 "Lifestyle Finder : Intelligent User Profiling Using Large-Scale Demographic Data" 18 (18): 37-45, 1997.

9 "Learning document category description through the extraction of semantically significant phrase" 1995.

10 "Item-based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms" 285-295, 2001.

11 "Fab : Content- based, Collaborative Recommendation" 40 (40): 66-72, 1997.

12 "Efficient filtering of XML documents with XPath expressions." 2002

13 "Effective Filtering of XML Document for Selective Dissemination of Information" 2000.

14 "Designing Personalized Web Applications" 2001.

15 "Data Preparation for Mining World Wide Web Browsing Pattern" 1 (1): 1999.

16 "Customer relationship management: key components for IT success" 102 (102): 2002.03

17 "Combining Content-Based and Collaborative Filters in an Online Newspaper" 1999.

18 "Combining Collaborative Filtering with Personal Agents for Better Recommendation" 439-446, 1999.

19 "Building Data Mining Application for CRM" McGraw-Hill 4-14,

20 "A Framework for Collaborative, Content- Based and Demographic Filtering" 394-408, 1999.