전자상거래 추천시스템에 관한 동향분석 - 제 5 장 결론

제 5 장 결론

 

전자상거래 규모가 기하급수적으로 성장하면서 기업들의 경쟁은 심화되었다. 기업들은 생존을 위한 경쟁우위의 마케팅전략을 필요로 하게 되었다. 그리고, 상품정보의 과다로 정보의 과부하현상을 겪게 되면서 상품추천시스템의 중요성이 부각되었다.

현재까지 상품추천 기법 중에서 협업 필터링이 가장 성공적이었지만 입력데이터의 희박성과 신상품의 추천 문제 등의 한계점을 갖고 있다. 이러한 협업필터링 추천 시스템 기법의 한계를 개선하기 위해 웹마이닝과 상품계층도 등을 이용하여 협업필터링기법의 한계점을 극복하고자 하고 있다. 그 외 SOM(자기조직화지도)과 순차패턴분석 같은 다양한 방법으로 협업필터링기법에 대한 개선이나 새로운 상품추천시스템을 개발 하고자 하는 연구활동이 이루어 지고 있다.

지금까지의 연구사례들을 보면 협업필터링기법에 다른 기법의 장점을 하나 이상 결합한 하이브리드 추천 시스템에 대한 다양한 연구활동이 이루어 지고 있었다. 대표적인 하이브리드 기법에는 협업필터링에 데이터마이닝 기법을 결합한 연구가 많았다.

특히 최근 인터넷의 발달로 양질의 고객 데이터가 방대한 규모로 축적이 되는 상황에서 데이터마이닝은 매우 중요한 기법이다. 데이터 마이닝기법 중에서 연관규칙기법은 인터넷쇼핑몰의 상품추천시스템에서 널리 적용이 되고 있다.

또한 무선인터넷 기술의 발달은 모바일 전자상거래의 규모를 증대시키고 있다. 하지만 컨텐츠 제공의 한계, 과금 체계, 모바일기기의 작은 화면과 메모리 용량 등의 문제가 있고 그것을 해결하고자 하는 다양한 연구가 진행 중이다. 장기적으로 무선 인터넷 가입자 수가 유선 인터넷 가입자수를 추월할 것으로 보이며, 모바일 전자상거래의 중요성과 모바일 전자상거래 추천시스템의 중요성은 크게 부각될 것이며 그에 대한 연구는 더욱 다양해질 전망이다.

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