A Design and Implementation of the M-Commerce Recommendation System using Web Mining

웹마이닝을 이용한 M-Commerce 추천시스템 설계 및 구현

Rccommender systems are being used by an ever-increasing number of E-Commerce sites to help consumers find products to purchase. Recommender Systems offer a technology that allows personalized recommendations of items of potential interest to users based on information about similarities and dissimilarities among different user' tastes. However, despite enormous interest in recommender systems, both the number of available published techniques and information about their performance are limited. In this paper. we design and implement an M-Commerce recommendation systems using the past buying behavior of the consumer, consumer information, and association rule mining.

추천 시스템들은 고객들이 E-Commerce 사이트에서 상품들을 사는 것을 도와주기 위해서 지속적인 증가추세로 사용되었다. 추천시스템들은 다양한 고객들의 선호도에 따라 유사성과 비유사성에 대한 정보의 기초위에서 고객들의 잠재적인 관심 항목들에 대해 개인의 취향에 맞게 추천하는 기술들을 제공한다. 그러나 추천시스템에 많은 관심을 가짐에도 불구하고 그들의 성능에 대한 공개된 기술이나 정보는 매우 제한적이다. 본 논문에서는 과거 고객들의 구매행동, 고객정보, 데이터마이닝의 연관규칙을 이용한 M-Commerce 추천시스템을 설계하고 구현하였다.