군집분석을 이용한 부동산 회원 분류에 관한 연구|RISS 상세보기

국문 초록 (Abstract)

최근 수요와 공급의 불균형 문제가 주택시장의 불안요인으로 인식되고 있으며, 부동산 정보망의 활성화가 적극적으로 고려되고 있다. 인터넷 인구의 증가로 인하여 부동산 정보를 제공하는 많은 전문 업체들이 생겨났으나, 여러 가지 문제점들에 의하여 부동산 자료의 활용 및 정보의 가치가 저평가 되고 있다. 그러므로 부동산 자료에 대한 데이터마이닝과 같은 다양한 방법들이 필요하며, 본 논문에서는 군집분석을 이용하여 부동산 포털 사이트의 부동산 회원을 군집화하고자 한다. 군집분석은 다양한 특성을 지닌 관찰대상을 유사성을 바탕으로 동질적인 집단으로 군집화하는 데 쓰이는 기법으로 논문에서는 군집분석의 알고리즘 중 하나인 k-평균 군집분석을 사용한다. 본 논문의 결과는 기업체 측면에서는 마케팅에 이용할 수 있을 뿐만 아니라 일반고객의 측면에서는 보다 정확한 부동산 매물 정보를 제공받을 수 있다는 장점이 있다.

번역하기

최근 수요와 공급의 불균형 문제가 주택시장의 불안요인으로 인식되고 있으며, 부동산 정보망의 활성화가 적극적으로 고려되고 있다. 인터넷 인구의 증가로 인하여 부동산 정보를 제공하는...

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Recently, imbalance problem of demand and supply is realized for uncertainty factor of the house market. Activation of real estate information network is considered actively. Many specialty companies which supply real estate information by increase of internet population made. But, application of real estate data and value of information by various problems are devalued. Therefore, we need various methods such as data mining about real estate data. In this paper, we wish to classify portal site's real estate member using cluster analysis. Cluster analysis is the process of grouping the data into clusters so that objects within a cluster have high similarity in comparison to one another. In this paper, we used k-means clustering among several clustering techniques. Result of this paper can use in marketing at business. Also, general customer is advantage that can offer correct real estate information.

번역하기

참고문헌 (Reference)

1 장영희, "부동산정보 유통체계 발전방안" 서울시정개발연구원 2000

2 이윤성, "고객세분화에서 TRFM을 반영한 고객생애가치모형의 개발" 한국자료분석학회 12 (12): 3271-3282, 2010

3 이소영, "고객 세분화를 위한 최적 RFM 모형 구축에 관한 연구" 한국자료분석학회 6 (6): 1829-1840, 2004

4 MacQueen,J, "Some methods for classification and analysis of multivariate observations" 1 : 281-297, 1967

5 Kaufman, L., "Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis" John Wiley & Sons 1990

6 Ng, R., "Efficient and effective clustering method for spatial data mining, In Very Large Data Bases" 144-155, 1994

7 김하균, "CRM 분석을 위한 고객세분화 및 수익성분석 - IT접점에서 은행채널을 중심으로" 한국자료분석학회 7 (7): 1785-1799, 2005

8 이영진, "CRFM 모형을 이용한 고객세분화와 모형평가" 한국자료분석학회 12 (12): 3283-3293, 2010

9 Ester, M., "A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise" 1999