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저자 윤광호, 김재광, 이지형 
학회명 한국 정보과학회 추계 학술대회 
학회명 (약자) KIISE 2009 
페이지 258-261 
학회시작일 2009-11-27 
학회종료일 2009-11-28 

페이지 추천을 위하여 많은 연구들이 진행되고 있다. 연관규칙은 빈번하며 흥미로운 사이트 방문자들의 이동 규칙을 발견하기 위한 가장 많이 사용되는 방법이다. 하지만 연관규칙은 규칙이 지나치게 많이 생성되는 단점이 있으며 이로 인하여 시스템에 적용하기 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 로그에서 적은 수의 정확도가 높은 규칙을 찾기 위한 방법을 제안한다. 페이지 방문자들은 여러 관심사를 갖고 있다. 예를 들어서 여러 개의 MP3 플레이어 상품을 보던 방문자는 다른 관심사인 휴대폰 상품을 방문할 수 있다. 방문자가 방문한 MP3 플레이어들과 휴대폰 간의 유용한 연관규칙을 발견하기 어렵다. 따라서 유전 프로그래밍을 이용하여 방문자의 세션을 관심사 변화에 따라서 분리하여 각 부 세션에서 연관규칙을 찾는다. 쇼핑몰의 로그를 이용하여 방문자의 모든 세션에서 발견된 연관규칙보다 부 세션에서 발견된 연관규칙이 추천 시스템에 유용하다는 것을 보인다.

    2014

    2012

      RNN을 이용한 고객 이탈 예측 및 분석
      2016.08.10
      저자: 이세희, 이지형     학회명: 한국컴퓨터정보학회 하계학술대회     학회명 (약자): KSCI2016     페이지: 45-48     학회시작일: 2016-07-14     학회종료일: 2016-07-16    
      연결키워드 중심의 문장 벡터 모델링
      2016.08.10
      저자: 이세희, 김수아, 이지형     학회명: 한국지능시스템학회 춘계 학술대회     학회명 (약자): KIIS 2016     페이지: 161-162     학회시작일: 2016-04-08     학회종료일: 2016-04-09