신용카드 추천을 위한 다중 프로파일 기반 협업필터링
* 본 문서는 배포용으로 복사 및 편집이 불가합니다.
서지정보
ㆍ발행기관 : 한국산업경영시스템학회
ㆍ수록지정보 : 산업경영시스템학회지 / 40권 / 4호
ㆍ저자명 : 이원철, 윤협상, 정석봉
ㆍ저자명 : 이원철, 윤협상, 정석봉
목차
1. 서 론2. 고객맞춤형 신용카드 추천 기법
2.1 학습과정 : 통합 고객 네트워크 IUN 구성
2.2 적용과정 : IUN을 이용한 추천 카드 도출
3. 실 험
3.1 실험 데이터
3.2 분석결과
4. 결 론
Acknowledge
References
영어 초록
Collaborative filtering, one of the most widely used techniques to build recommender systems, is based on the idea that users with similar preferences can help one another find useful items. Credit card user behavior analytics show that most customers hold three or less credit cards without duplicates. This behavior is one of the most influential factors to data sparsity. The ‘cold-start’ problem caused by data sparsity prevents recommender system from providing recommendation properly in the personalized credit card recommendation scenario. We propose a personalized credit card recommender system to address the cold-start problem, using multiple user profiles. The proposed system consists of a training process and an application process using five user profiles. In the training process, the five user profiles are transformed to five user networks based on the cosine similarity, and an integrated user network is derived by weighted sum of each user network. The application process selects k-nearest neighbors (users) from the integrated user network derived in the training process, and recommends three of the most frequently used credit card by the k-nearest neighbors. In order to demonstrate the performance of the proposed system, we conducted experiments with real credit card user data and calculated the F1 Values. The F1 value of the proposed system was compared with that of the existing recommendation techniques. The results show that the proposed system provides better recommendation than the existing techniques. This paper not only contributes to solving the cold start problem that may occur in the personalized credit card recommendation scenario, but also is expected for financial companies to improve customer satisfactions and increase corporate profits by providing recommendation properly.참고 자료
없음"산업경영시스템학회지"의 다른 논문
- 데이터마이닝을 활용한 해군함정 수리부속 수요예측7페이지
- 양자화 유전자알고리즘을 이용한 무기할당8페이지
- 나노 인포매틱스 기반 구축을 위한 구글 트렌드와 데이터 마이닝 기법을 활용한 나노 기술 트렌드 분석9페이지
- 통계 기법에 의한 방산업체의 간접원가부문 비율 추정7페이지
- 건설업 종사자의 긍정심리자본이 직무스트레스에 미치는 영향7페이지
- 기술직에서 이공계학위와 인적자원요소의 가치평가 : 미국사례9페이지
- 융합 인공벌군집 데이터 클러스터링 방법8페이지
- 다목적 시뮬레이션 통합 하이브리드 유전자 알고리즘을 사용한 수동 조립라인의 동기 작업 모델10페이지
- 다면 AHP 방법론을 활용한 역량 모델링과 국가기술자격제도 개선 방안 도출12페이지
- 스마트멀티카드를 위한 동적자장모사장치의 개발8페이지