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    제품별 구매고객 예측을 위한 인공신경망, 귀납규칙 및 IRANN 모형 = Artificial Neural Network, Induction Rules, and IRANN to Forecast Purchasers for a Specific Product

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    https://www.riss.kr/link?id=A104963535

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    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    It is effective and desirable for a proper customer relationship management or marketing to focus on the specific customers rather than a number of non specific customers. This study forecasts the prospective purchasers with high probability to purchase a specific product. Artificial Neural Network(ANN) can classify the characteristics of the prospective purchasers but ANN has a limitation in comprehending of outputs. ANN is integrated into IRANN with IR of decision tree program C5.0 to comprehend and analyze the outputs of ANN. We compare and analyze the accuracy of ANN, IR, and IRANN each other.
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    It is effective and desirable for a proper customer relationship management or marketing to focus on the specific customers rather than a number of non specific customers. This study forecasts the prospective purchasers with high probability to purcha...

    It is effective and desirable for a proper customer relationship management or marketing to focus on the specific customers rather than a number of non specific customers. This study forecasts the prospective purchasers with high probability to purchase a specific product. Artificial Neural Network(ANN) can classify the characteristics of the prospective purchasers but ANN has a limitation in comprehending of outputs. ANN is integrated into IRANN with IR of decision tree program C5.0 to comprehend and analyze the outputs of ANN. We compare and analyze the accuracy of ANN, IR, and IRANN each other.

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    참고문헌 (Reference)

    1 "잘 알려지지 않은 Clementine 활용기법-복합적 모델링" 2004.

    2 "인공 신경망을 이용한 소프트웨어 개발공수 예측모델에 관한 연구" 3 (3): 1996

    3 "의사결정 나무분석에서 C5.0과 분류알고리즘의 비교연구" 21-47, 1999

    4 "신용카드 시장에서 데이터마이닝을 이용한 이탈고객 분석" 8 (8): 15-35, 2002

    5 "신경망 이론과 응용" 91-142, 1992

    6 "사례기반추론과 인공신경망을 결합한 지능적인 경영전략수립 모형에 관한 연구" 8 (8): 1998

    7 "매스마케팅 한계 극복할 DB 마케팅" 1995.

    8 김시환, "데이터마이닝을 이용한 인터넷 쇼핑몰 고객 세분화" 41-69, 2000

    9 "고객세분화를 통한 인터넷 쇼핑몰 구매 경험자 재구매 의도 영향 요인" 10 (10): 2003

    10 "The 80/20 Priciple:The Secret to Success by Achieving more with Less" Bantam Doubleday Dell Pub 1998.

    1 "잘 알려지지 않은 Clementine 활용기법-복합적 모델링" 2004.

    2 "인공 신경망을 이용한 소프트웨어 개발공수 예측모델에 관한 연구" 3 (3): 1996

    3 "의사결정 나무분석에서 C5.0과 분류알고리즘의 비교연구" 21-47, 1999

    4 "신용카드 시장에서 데이터마이닝을 이용한 이탈고객 분석" 8 (8): 15-35, 2002

    5 "신경망 이론과 응용" 91-142, 1992

    6 "사례기반추론과 인공신경망을 결합한 지능적인 경영전략수립 모형에 관한 연구" 8 (8): 1998

    7 "매스마케팅 한계 극복할 DB 마케팅" 1995.

    8 김시환, "데이터마이닝을 이용한 인터넷 쇼핑몰 고객 세분화" 41-69, 2000

    9 "고객세분화를 통한 인터넷 쇼핑몰 구매 경험자 재구매 의도 영향 요인" 10 (10): 2003

    10 "The 80/20 Priciple:The Secret to Success by Achieving more with Less" Bantam Doubleday Dell Pub 1998.

    11 "Research Opportunities in Direct Marketing" 1 (1): 7-14, 1987

    12 "Performance Evaluation of Neural Network Decision Models" 9 : 179-180, 1982

    13 "Neural ware 社의 NeuralWorks S/W."

    14 "Introduction the Theory of Neural Computation" 1991.

    15 "Internet Pricing-A Creator of Value Not a Destroyer" 2000.

    16 "Induction of Decision Tree" 1 : 81-98, 1996

    17 "Data Mining :Concepts and Techniques" Morgan Kaufmann Publishers 2001.

    18 "Data Mining Techniques-For Sales and Customer Support" 1997.

    19 "C4.5:Programs for Machine Learning" Morgan Kaufman Publishers 1997.

    20 "Applying Neural Computing to Target Marketing" 11 (11): 5-22, 1997

    21 "An Introduction to Computing With Neural Nets" 3 (3): 4-22, 1988

    22 "A Comparative Analysis of Neural Networks and Statistical Methods for Predicting Consumer Choice" 16 (16): 370-391, 1997

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    2016 0.66 0.66 0.69
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    0.69 0.66 1.157 0.2
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