빅데이터 환경에서 사용자 거래 성향분석을 위한 머신러닝 응용 기법

최도현; 박중오; Do-hyeon Choi; Jung-oh Park

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한국정보통신학회 논문지 (Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering)

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한글제목(Korean Title)	빅데이터 환경에서 사용자 거래 성향분석을 위한 머신러닝 응용 기법
영문제목(English Title)	The Application Method of Machine Learning for Analyzing User Transaction Tendency in Big Data environments
저자(Author)	최도현 박중오 Do-hyeon Choi Jung-oh Park
원문수록처(Citation)	VOL 19 NO. 10 PP. 2232 ~ 2240 (2015. 10)
한글내용 (Korean Abstract)	최근 빅데이터 분야에서는 고객의 흥미가 높은 상품이나 과거 구매 내역 등 기존 보유한 데이터를 수집 및 재가공하여 사용자의 거래성향을 분석(상품 추천, 판매 예측 등)하는데 활용하려는 추세이다. 기존 사용자의 성향 관련 연구들은 조사시기와 대상의 범위가 한정적이며 세부 상품에 대한 예측이 어렵고, 실시간성이 없기 때문에 트렌드에 적절한 빠른 판매 전략을 도입하기가 어려운 단점이 존재한다. 본 논문은 기계학습 알고리즘 응용하여 사용자의 거래성향 분석에 활용한다. 기계학습 알고리즘 응용 결과 세부 상품별 추론할 수 있는 다양한 지표를 추출할 수 있음을 증명하였다.
영문내용 (English Abstract)	Recently in the field of Big Data, there is a trend of collecting and reprocessing the existing data such as products having high interest of customers and past purchase details to be utilized for the analysis of transaction propensity of users(product recommendations, sales forecasts, etc). Studies related to the propensity of previous users has limitations on its range of subjects and investigation timing and difficult to make predictions on detailed products with lack of real-time thus there exists difficult disadvantages of introducing appropriate and quick sales strategy against the trend. This paper utilizes the machine learning algorithm application to analyze the transaction propensity of users. As a result of applying the machine learning algorithm, it has demonstrated that various indicators which can be deduced by detailed product were able to be extracted.
키워드(Keyword)	빅데이터 머신 러닝 딥 러닝 성향 분석 데이터마이닝 Big data Machine Learning Deep Learning Tendency Analysis Data Mining
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