Performance Improvement through Convergence Approaching the Recommendation System Using Artificial Neural Network and Optimized Algorithms with Various Evaluation Movie Data
Gyung Mok Yoon · The Korean Society of Science & Art · 2016
인터넷 환경이 급속도로 확산되고 고객들은 유용한 정보 서비스의 욕구가 높아져 가고 있다. 따라서 고객관계관리(CRM-Customer Relationship Management)는 고객들의 정보 서비스 욕구를 위한 중요한 마케팅수단이 되었다. CRM 중 추천 시스템은 고객의 선호도에 맞는 서비스나 상품 등을 추천하여 줌으로서 고객의 만족도를 극대화 시킬 수 있는 시스템이다. 최근 추천 시스템의 성능향상을 위해 새로운 알고리즘을 적용하여 정확도를 높이기 위한 연구가 다각도로 이루어지고 있다. 본 연구는 추천시스템의 평가데이터의 값들을 여러 방법으로 바꾸어서 가장 정확도가 높게 나오는 방법을 찾아내기 위하여 Grouplens의 영화 평가 자료를 이용하여 실시하였다.BR 본 연구는 경영학의 마케팅분야의 한부분인 타겟마케팅과 CRM(고객관계관리)을 IT기반의 알고리즘들을 이용하여 보다 나은 고객관계관리의 모델을 제시하였다.BR 본 연구의 실험 결과 원래의 기본값들을 사용한 경우보다 특정한 방법으로 평가 데이터를 값을 조정하였을때 정확도가 높게 나오는 것을 확인하였다.