[추천시스템] RFM기법과 연관성 규칙을 이용한 개인화된 전자상거래 추천시스템 논문 요약
Ⅰ. 서론 - 기업과 고객간의 상호 관계 (customer relationship)을 높임 - 개인화(personalization) 전략 - 웹 원투원 마케팅 실현 Ⅱ. 관련연구 2.1 고객 세분화 (Customer Segmentation) - STP( Segmentation Target Positining) 전략에서 선행되어야할 과정임 - RFM 분석은 Recency, Frequency, Monetary의 약자 : 고객 가치 평가 지표 - R : 최근 구매일자 - F : 일정 기간동안의 총 구매횟수 - M : 일정 기간동안의 총 구매금액 - 고객 리스트를 점수순으로 정렬하여 고객 세분화 2.2 연관 규칙 (Association Rule) - 사건들 사이의 상호 관련성 분석에 이용 - 연관성 규칙(Ass..
2020.05.19