B2B e-마켓플레이스 환경에서 온톨로지를 적용한 지능형 추천 시스템 = Intelligent Recommender System using Ontology in B2B e-Marketplace Environment

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Recently, information and service are getting risen by development and increase of internet techniques broadly. On the other hand, customers are getting difficult to find out appropriate demands of information and service for them.
Recently, information and service are getting risen by development and increase of internet techniques broadly. On the other hand, customers are getting difficult to find out appropriate demands of information and service for them.
As a result, the dissertation suggested custom-made recommender system that analysis of customer's propensity and support of specific system in B2B e-Marketplace environment. Recommender system is composed by monitoring agent which is indicating customer's information , Analysis Agent which is for analyzing collecting information, and Recommendation Agent which is supporting service by using analyzing result.
What this dissertation recommended is Recommender system and it has some features as below.
First of all, It is Web Service which can work with another e-Market place without any customer's site changes by using techniques. It has financial merit to decrease cost because it has dependent platform and doesn't have to need different program code.
Secondly, Recommender system manages with customer's data of different goods dividing system applying to ontology; however, it combines to e-Marketplace of typical goods dividing system.
At last, e-Marketplace offers such as custom-made recommend through recommend algorithm by vector which is much used. Recommender system offers high quality services not advertisement or recommend of custom-made goods but also recommending supplying goods quantities.

목차 (Table of Contents)

• 목차
• 제 1 장 서론 = 1
• 제 2 장 관련연구 = 5
• 제 1 절 전자상거래 = 5
• 1. 전자상거래의 정의 = 5
• 2. 전자상거래 유형 = 6
• 제 2 절 지능형 맞춤 시스템을 위한 필요기술 = 7
• 1. 개인화 기술 = 7
• 2. 추천 에이전트(Recommendation Agent) 기술 = 9
• 3. 데이터 마이닝기술 = 10
• 제 3 절 분산 이기종 환경 통합 기술 - 웹 서비스 = 11
• 1. 웹 서비스란 무엇인가? = 11
• 2. 웹 서비스 관련기술 = 14
• 제 4 절 온톨로지 = 16
• 1. 온톨로지의 필요성과 역할 = 16
• 2. 온톨로지의 구분 = 17
• 3. 온톨로지 언어 = 18
• 4. 그 밖의 웹 온톨로지 언어들 = 22
• 제 3 장 온톨로지를 적용한 지능형 맞춤 시스템 개요 = 23
• 제 1 절 시스템 구조 = 23
• 제 2 절 시스템 요구 사항 = 25
• 제 3 절 온톨로지에 의한 비디오장르 추론의 장점 = 25
• 제 4 절 웹 서비스를 통한 플랫폼 독립적 운용 = 27
• 제 4 장 온톨로지를 적용한 분산 이기종 환경에서의 맞춤식 제품 수량 예측 시스템 설계 = 29
• 제 1 절 목표 시험 시스템 = 29
• 제 2 절 웹 서비스 제공 = 29
• 1. 대여로그정보 작성 = 29
• 2. 웹 서비스를 통한 대여로그정보 수집 = 31
• 제 3 절 e-Marketplace의 맞춤식 추천 서비스 제공 = 32
• 1. e-Marketplace의 유즈케이스 모델 = 32
• 2. e-Marketplace의 데이터 검색 = 33
• 3. e-Marketplace의 웹 서비스를 통한 대여로그정보 수집 = 34
• 4. 분석 에이전트에 의한 대여정보 프로파일 생성 = 35
• 5. e-Marketplace의 추천 서비스 제공 = 43
• 제 5 장 시험 시스템 구현 및 평가 = 48
• 제 1 절 시스템 구현 환경 = 48
• 제 2 절 데이터베이스 구현 = 49
• 1. B2B e-Marketplace = 49
• 2. 가맹점 = 50
• 제 3 절 시스템 구성 요소별 구현 = 51
• 1. 가맹점 웹 서비스 제공 모듈 = 51
• 2. e-Marketplace의 비디오 장르 통합 = 53
• 제 4 절 시험 시스템 추천 화면 = 61
• 1. e-Marketplace의 메인 웹 페이지 = 61
• 2. 가맹점1의 로그인 = 62
• 3. 가맹점2의 로그인 = 63
• 제 5 절 평가 = 64
• 제 1 절 온톨로지 적용에 대한 평가 = 64
• 제 2 절 신작비디오 추천에 대한 평가 = 64
• 제 6 장 결론 및 향후 연구 과제 = 71
• 제 1 절 결론 = 71
• 제 2 절 향후 연구 과제 = 72
• 참고문헌 = 73