Active Learning for Prediction of Potential Customers

잠재 고객 예측을 위한 능동 학습 기법

본 논문에서는 상거래 환경에서 구매자와 비구매자들에 대한 데이터를 학습한 후, 잠재고객들 중에서 구매 확률이 높은 사람을 예측하는 문제에 효율적으로 접근하기 위해 능동적인 데이터 선택 기법을 이용한다. 실험 데이터는 ColL Challenge 2000에서 얻은 데이터로서, 구매자들의 정보보다 비구매자들의 정보가 더 많기 때문에 상당히 균형이 맞지 않는다. 따라서 모든 데이터를 한꺼번에 학습하는 경우에 성능이 좋지 않다. 본 논문에서는 이러한 불균형 분포를 갖는 실제적인 문제에 있어서 성능이 좋지 않다. 본 논문에서는 이러한 불균형 분포를 갖는 실제적인 문제에 있어서 RBF 기반의 신경망을 가지고 능동 학습을 함으로써 기존의 뱃치학습 보다 예측의 정확도를 향상시킬 수 있음을 보인다.