인터넷 상점의 개인화 광고에 대한 의사 결정 나무 유도 기술의 적용

초록 사용자 맞춤화와 개인화 서비스는 인터넷 상점과 웹 서비스 제공자의 중요한 성공 요소입니다. 본 논문은 고객의 인구통계 또는 과거 구매 행동에 기반하여 인터넷 상점의 고객에게 제품이나 서비스를 추천하는 개인화 추천 기술을 연구합니다. 추천 기술의 기본 이론은 통계, 데이터 마이닝, 인공지능 및 규칙 기반 매칭입니다. 개인화 추천의 규칙 기반 접근법에서는 개인화에 대한 마케팅 규칙이 일반적으로 마케팅 전문가로부터 얻어지며 고객 데이터를 기반으로 추론을 수행하는 데 사용됩니다. 그러나 마케팅 전문가로부터 마케팅 규칙을 추출하고 구축된 지식 기반을 검증하고 유지하는 것은 어렵습니다. 본 논문은 머신 러닝 기술, 특히 의사 결정 나무 유도 기술을 사용하여 인터넷 상점에서 개인화 추천을 위한 마케팅 규칙 추출 기술을 제안합니다. 나무 유도 기술을 사용하여 데이터 마이닝 도구는 고객의 인구통계와 제품 카테고리에 맞는 마케팅 규칙을 생성할 수 있습니다. 추출된 규칙은 고객이 인터넷 상점을 방문할 때 개인화 광고 선택을 제공합니다. 제안된 접근법의 효과를 평가하기 위해 선호 점수 및 무작위 선택을 통해 실험이 수행됩니다. 키워드: 의사 결정 나무 유도, 인터넷 광고, 인터넷 상점, 머신 러닝, 개인화