영화평가데이터와 인공신경망 및 최적화알고리즘의 융합적 접근을 통한 시스템 성능 향상 - Grouplens의 영화평가데이터 값의 조정 - (Performance Improvement through Convergence Approaching the Recommendation System Using Artificial Neural Network and Optimized Algorithms with Various Evaluation Movie Data)

서지정보

· 발행기관 : 한국전시산업융합연구원
· 수록지 정보 : 한국과학예술융합학회 / 24권 / 301 ~ 309페이지
· 저자명 : 윤경목

초록

인터넷 환경이 급속도로 확산되고 고객들은 유용한정보 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. 최근추천 시스템의 성능향상을 위해 새로운 알고리즘을적용하여 정확도를 높이기 위한 연구가 다각도로 이루어지고 있다. 본 연구는 추천시스템의 평가데이터의값들을 여러 방법으로 바꾸어서 가장 정확도가 높게나오는 방법을 찾아내기 위하여 Grouplens의 영화 평가 자료를 이용하여 실시하였다.
본 연구는 경영학의 마케팅분야의 한부분인 타겟마케팅과 CRM(고객관계관리)을 IT기반의 알고리즘들을 이용하여 보다 나은 고객관계관리의 모델을 제시하였다.
본 연구의 실험 결과 원래의 기본값들을 사용한 경우보다 특정한 방법으로 평가 데이터를 값을 조정하였을때 정확도가 높게 나오는 것을 확인하였다.

영어초록

The Internet is spreading rapidly. Customers are increasingly the desire of useful information services. Therefore, customer relationship management (CRM-Customer Relationship Management) has become an important marketing tool for the information service needs of our customers. CRM is a system of recommendation system to maximize customer satisfaction as the zoom to recommend services or goods for the customer's preference. Recently applied new algorithms for the performance improvement of a recommendation system studies for better accuracy has been made from various angles. This study presents a model for better customer relationship management using targeted marketing and CRM (customer relationship management) and IT-based algorithm of Business Administration in Marketing.
This study is conducted when the study results is shown that the adjusting of evaluation data in specific ways came out high accuracy than those used in the original default data.

참고자료

· 없음