협업 필터링 기반의 보험사 웹 사이트 내의 콘텐츠 추천
- 주제(키워드) 추천시스템 , 협업필터링 , UBCF , IBCF
- 발행기관 고려대학교 컴퓨터정보통신대학원
- 지도교수 임희석
- 발행년도 2020
- 학위수여년월 2020. 2
- 학위구분 석사
- 학과 컴퓨터정보통신대학원 소프트웨어공학과
- 원문페이지 53 p
- UCI I804:11009-000000127675
- DOI 10.23186/korea.000000127675.11009.0000942
- 본문언어 한국어
- 제출원본 000046023594
초록/요약
추천 시스템은 상품을 추천하거나 예측하기 위해 비슷한 성향의 다른 사용자들의 구매 이력이나 평점 데이터를 이용할 수 있으며 방문 이력과 같은 행동 이력 데이터를 기반으로 추천하는 방법도 가능하다. 본 연구에서는 웹 사이트 내의 페이지 방문 이력을 활용하여 사용자에게 선호 가능성이 높은 페이지 추천 시스템을 제안하였다. 추천 시스템에 적용할 대상으로는 보험사 웹 사이트를 선정하였다. 판매 채널 변화로 온라인에서 보험 정보를 찾는 이용자들이 많은 반면, 보험사 웹 사이트 콘텐츠에 대한 추천 연구 사례는 많지 않았으므로 본 연구에서 A보험사 웹 사이트의 방문 이력 데이터 수집 방법을 설계하고 저장하여 수집된 데이터에 추천 기술을 적용하였으며, 여러 추천 기법 중 성능 검증을 통해 적합한 방법을 선택하였다. 사용자가 웹 브라우저 이용 시 활용할 수 있는 클라이언트 사이트 스토리지(Client-side storage)로 동일한 사용자로 식별 할 수 있도록 하였으며, 추천 기술로는 협업 필터링 추천 시스템을 설계 및 구현하였다. 실험을 실시한 결과 데이터 측면에서는 방문 횟수 데이터를 사용하는 것과 비교하여 방문 여부만을 나타내는 이진화된 데이터 사용에서 좋은 성능이 나타났다. 협업 필터링 기술 중에서는 사용자 간의 유사성을 이용한 필터링 방법(UBCF; user-based collaborative filtering)보다 아이템의 유사성을 이용한 방법(IBCF; item-based collaborative)에서 좋은 성능을 나타내었다. 이를 통해 이진화된 데이터와 IBCF 기술을 활용한 추천 시스템을 적합한 시스템으로 제안하였다.
more초록/요약
While many users searched for insurance information online, there were not many cases of contents recommendation researches on insurance companies' websites. Therefore, this study proposed a page recommendation system with high possibility of preference to users by utilizing page visit history of insurance companies' websites. Data was collected by using client-side storage that occurs when using a web browser. Collaborative filtering was applied to research as a recommendation technique. As a result of experiment, we showed good performance in item-based collaborative (IBCF) based on Jaccard index using binary data which means visit or not. In the future, it will be possible to implement a content recommendation system that matches the marketing strategy when used in a company by studying recommendation technology that weights items.
more목차
1. 서론 1
1.1 연구배경 및 목적 1
1.2 논문의 구성 2
2. 관련 연구 3
2.1 추천 시스템 3
2.1.1 추천 기술의 종류 3
2.1.2 유사도(Similarity) 계산 7
2.1.3 성능 평가 9
2.2 클라이언트 사이드 스토리지(Client-side storage) 13
2.3 보험 판매 채널 16
3. 협업 필터링 기반의 보험사 웹 사이트 내의 콘텐츠 추천 19
3.1 데이터 수집 20
3.2 데이터 전처리 22
3.3 모델 구현 29
3.4 성능평가 32
4. 연구 결과 및 시사점 39
5. 향후 과제 41
참고 문헌 42
