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퍼지 연관규칙을 이용한 뉴스레터 시스템 설계 및 구현
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자료설명
1. 서 론, , 2. 관련연구, , 3. 제안 시스템, 3.1 개인화 스코어링 , 3.2 퍼지연관규칙 조사, 3.3 추천 엔진, , 4. 구현 및 분석, , 5. 결론 및 향후 과제, FileSize : 349K
목차/차례
- 1. 서 론 „. 관련연구 …. 제안 시스템….1 개인화 스코어링 ….2 퍼지연관규칙 조사….3 추천 엔진 †. 구현 및 분석 ‡. 결론 및 향후 과제
본문/내용
웹 마이닝은 World Wide Web으로부터 유용한 정보를 발견하고 분석하는 일로 정의 할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 웹 마이닝을 통하여, 사용자 접근 페이지(성향)를 분석하고, 사용자에게 유용한 정보를 제공할 수 있는 시스템을 구축 하였다. 제안 시스템은 웹 사이트를 방문한 사용자의 행동과 발송된 뉴스레터로부터의 행동에 따른 정보를 조사하고 필터링을 통해 카테고리별로 분류과정을 거친다. 이러한 과정을 통해 생성된 각 카테고리에 대해 최근에 접근한 사용자들에 퍼지 연관규칙(fuzzy association rules)을 적용하며, 이렇게 생성된 집합과 각 사용자가 접근한 페이지들의 집합을 비교하여 각 사용자에게 적합한 뉴스레터를 발송할 수 있다.ƒ. 서 론
퍼지 연관규칙을 이용한 뉴스레터 시스템 설계 및 구현
인터넷의 발달과 함께 이메일의 사용이 확산되고, 이를 바탕으로 전자상거래가 활성화되고 있다[8]. 따라서, 기업이 고객을 만나는 중요한 채널은 웹사이트이며, 인터넷을 통해 적은 비용으로 이메일 마케팅을 할 수 있게 되었다[1].
이메일 마케팅은 eCRM의 중요한 부분을 차지하고 있으며, 이메일 마케팅 분야에 데이터마이닝 기술을 적…
참고문헌
[1]프레드릭 뉴웰, 삼성전자 글로벌마케팅연구소, 인터넷 시대의 고객관계경영 CRM.com, 21세기북스.
[2]http://www.ecminer.com/m4_webDataMining.html
[3]김성민외 4명, 데이터마이닝 기법을 활용한 이메일 마케팅 시스템의 구축, 데이터베이스 연구회지, 17권 1호, 2001. 3
[4]김길평, 인터넷상에서 디렉트메일광고의 효과에 관한 연구, 한성대학교 논문집 1998. PP. 17～37.
[5]Bamshard Mobasher, Robert Cooley, Jaideep Strivastava, Automatic Personalization Based on Web Usage Mining, http://maya.cs.depaul.edu/~ mobasher/personalizaton/index.html.
[6]Cody Wong, Simon Shiu and Sankar Pal, Mining fuzzy association rules for web access case adaptation.
[7]A. Gynesei. A Fuzzy Approach for Mining Quan- titative Association Rules TUCS Technical Reports No.336. March 2000 ISBN 952-12-0034-9 ISSN 1239-1891.
[8]R. Cooley, B. Mobasher and J. Srivastava. Web Mining : Information and Pattern Discovery on
the World Wide Web in Proceedings of the 9thIEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence(ICTAI ྜྷ), Novemver 1997.
[9]T. Joachims, D. Freitag, T. Mitchell Web Watcher: A Tour Guide for the World Wide Web in IJCAI97 Proceedings of the Fifteenth International Intelligence, PP. 770～775, Nagoya, Japan.
[10]A. Joshi, S. Weerawarana, and E. Houstis, “On Disconnected Browsing of Distributed Information” Proc 7th IEEE Intl. Workshop on Research Issues in Data Engineering (RIDE), pp. 101～108, 1997.
[11]Q. yang, H. H. Zhang, H. Zhang, Taylor Series Prediction: A Cache Replacement Police Based on Second-Order Trend Analysis in the Proceedings of the Hawai's International Conference On System Sciences, January 3-6, 2001, Maui, Hawaii.
[12]B. Mobasher, R.Cooley, and J. Srivatava. Automatic Personalizaton Based on Web usage Mining in Communicaton of ACM, August, 2000(Volume 43, Issue 8).
[2]http://www.ecminer.com/m4_webDataMining.html
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[8]R. Cooley, B. Mobasher and J. Srivastava. Web Mining : Information and Pattern Discovery on
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[9]T. Joachims, D. Freitag, T. Mitchell Web Watcher: A Tour Guide for the World Wide Web in IJCAI97 Proceedings of the Fifteenth International Intelligence, PP. 770～775, Nagoya, Japan.
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[12]B. Mobasher, R.Cooley, and J. Srivatava. Automatic Personalizaton Based on Web usage Mining in Communicaton of ACM, August, 2000(Volume 43, Issue 8).
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I D : camp***** Date : 2009-08-25 FileNo : 10961947 |
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