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J-GLOBAL ID:201202227869657389   整理番号:12A1234158

B2C電子商取引における小売品ショッピングに対するオンライン推薦者システム開発のための統合アプローチ

An Integrated Approach for Developing Online Recommender System for Retail Commodity Shopping in B2C E-commerce
著者 (1件):
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巻: 15  号: 10  ページ: 3987-3998  発行年: 2012年10月 
JST資料番号: L7416A  ISSN: 1343-4500  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 英語 (EN)
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推薦者システムは情報の過負荷を低減し,顧客の満足度とオンラインショッピングモールに対する忠誠を向上させる際に役立つ。この論文では,小売品のショッピングに対するオンライン推薦者システムを提案している。これはウエブ利用マイニング,アソシエーションルールマイニング,商品タキシノミーといった,さまざまなデータマイニング手法を統合したものである。最初に,商品タキシノミーのサブクラス(レベル2)に基づいて,顧客の好みと商品連想を顧客のクリックストリームから自動的にマイニングする。二番目に,顧客の好みと商品連想を結びつけたマッチングアルゴリズムを用いて,各商品をスコア化し,特定の顧客に対して推奨される商品リストを生成する。これらの手法に基づいて,本システムは顧客のショッピング挙動を追跡し,最新の彼らの好みを適応的に学習することができる。購買制度と推奨者スコアの分布の点で,その推奨者品質を評価するために実験を行った。本論文で提案した統合アプローチは道理にかなった推奨をもたらすことができ,インターネットショッピングでの顧客が費やす膨大な時間を短縮化するための助けとなることを結果によって示す。(翻訳著者抄録)
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