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Customer Behavior Data Model using User Profile Analysis

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  • 발행기관
    국제문화기술진흥원 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Advanced Culture Technology(IJACT) 바로가기
  • 통권
    Volume 1 Number 2 (2013.12)바로가기
  • 페이지
    pp.13-17
  • 저자
    Yong Gyu Jung, Young Dae Lee, Agatha Lee, Jeong Chan Lee
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A253508

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원문정보

초록

영어
Today, most of the companies have numerous issues to take advantage of the data within the organization. Modeling techniques could be described using profile and historical log data as a tool of data mining techniques. It is covered increasingly with data entry, research, processing, modeling and reporting components of the icon in the form of easy-to-use in many datamining tools. Visual data mining process can create a data stream. In this paper, customer behavior is predicted in pages or products, using the history profile analysis and the navigation items are necessary to predict unknown features.

목차

Abstract
 1. INTRODUCTION
 2. RELATED RESEARCH
  2.1 k-means clustering
  2.2 k-means clustering
 3. EXPERIMENTS
 4. Conclusions
 References

키워드

Bayesian Network K2 TAN Apriori algorithm

저자

  • Yong Gyu Jung [ Department of Medical IT Marketing, Eulji University, Korea ]
  • Agatha Lee [ Trulogic, Unit 4, 191 Parramatta Rd. Auburn NSW 2144 Australia ]
  • Jeong Chan Lee [ National DB Division, National Information Society Agency, Korea ]
  • Young Dae Lee [ International Promotion Agency of Culture Technology ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제문화기술진흥원 [The International Promotion Agency of Culture Technology]
  • 설립연도
    2009
  • 분야
    공학>공학일반
  • 소개
    본 진흥원은 문화기술(Culture Technology) 관련 산·학·연·관으로 구성된 비영리 단체이다. 문화기술(CT)은 정보통신기술(ICT), 문화적 사고 기반의 예술, 인문학, 디자인, 사회과학기술이 접목된 신융합기술(New Convergence Technology, NCT)로 정의한다. 인간의 삶의 질을 향상시키고, 진보된 방향으로 변화시키고, 문화기술 관련 분야의 학술 및 기술의 발전과 진흥에 공헌하기 위하여, 제3조의 필요한 사업을 행함을 그 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Advanced Culture Technology(IJACT)
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2288-7202
  • eISSN
    2288-7318
  • 수록기간
    2013~2025
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 600 DDC 700

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