A Store Recommendation Procedure in Ubiquitous Market

U-마켓에서의 매장 추천방법

Recently as ubiquitous environment comes to the fore, information density is raised and enterprise is being able to capture and utilize customer-related information at the same time when the customer purchases a product. In this environment, a need for the recommender systems which can deliver proper information to the customer at the right time and right situation is highly increased. Therefore, the research on recommender systems continued actively in a variety of fields. Until now, most of recommender systems deal with item recommendation. However, in the market in ubiquitous environment where the same item can be purchased at several stores, it is highly desirable to recommend store to the customer based on his/her contextual situation and preference such as store location, store atmosphere, product quality and price, etc. In this line of research, we proposed the store recommender system using customer's contextual situation and preference in the market in ubiquitous environment. This system is based on collaborative filtering and Apriori algorithms. It will be able to provide customer-centric service to the customer, enhance shopping experiences and contribute in revitalizing market in the long term.

유비쿼터스 환경에 기반한 시장, 즉 U-마켓에서는 고객이 제품을 구매함과 동시에 고객의 정보가 u-마켓 서버시스템에 저장되어 인터넷 쇼핑몰과 같이 다양한 분석과 활용이 가능하게 되었다. 물리적인 공간과 가상 공간이 결합된 유비쿼터스 기반의 시장 환경에서는 고객이 오프라인에서 다양한 매장을 방문하면서 쇼핑을 하게 되는데, 이때 여러 매장에 동일한 제품이 동시에 존재할 수 있으므로 매장의 위치, 매장 분위기, 제품의 품질이나 가격 등에 대한 고객의 선호도를 반영하여 고객 개개인에게 적절한 매장을 추천해야 할 필요성이 제기된다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에 기반한 시장에서 고객의 쇼핑 상황을 고려하여 고객의 선호를 반영할 수 있는 매장 추천방법을 제안한다. 제안한 매장 추천방법은 협업 필터링과, Apriori 알고리즘을 기반으로 구성되어 있다. 온라인 쇼핑몰과는 다르게 U-마켓에서는 고객 개개인의 구매목록과 고객의 선호도를 반영한 매장 추천이 필요하며, 본 논문에서 제안하고 있는 매장 추천방법은 고객의 쇼핑경험을 극대화 하고 쇼핑 효율성을 제고시킬 뿐 아니라 장기적인 관점에서 매출증대를 통해 U-마켓 활성화에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.