협업 필터링이란 대규모의 기존 사용자 행동 정보를 분석하여 해당 사용자와 비슷한 성향의 사용자들이 기존에 좋아했던 항목을 추천하는 기술이다. 가장 일반적인 예는 온라인 쇼핑 사이 트에서흔히볼수있는‘이상품을구매한사용자가구매한상품들’서비스이다.예를들어‘라면’ 을 구입한 사용자가 ‘생수’를 구입한 경우가 많으면 ‘라면’을 구입하는 구매자에게 ‘생수’를 추천하 는 경우이다. 이 알고리즘은 결과가 직관적이며 항목의 구체적인 내용을 분석할 필요가 없다는 장점이 있 다. 이 경우는 라면과 생수가 식품인지 아닌지, 서로 같이 사용되어야 하는 관계인지 분석할 필요 가 없다. 다만 사용자가 두 제품을 같이 구매했다는 기록을 바탕으로 새로운 사용자에게 추천한 다. 이러한 전략을 사용하는 경우, 비슷한 패턴을 가진 사용자나 ..

Leveraging fine-grained transaction data for customer life event predictions https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0167923619302611 1. Life event란? family lifecycle theory에 다르면, 같은 라이프스테지에 있는 고객 행동은 유사하며, 다음 stage로의 이동은 detectable EVENTS에의해 야기된다 이런 events 중 통상적으로 중요한 것을 'Life Event'라고 칭한다 life event가 발생하면, 소비자의 니즈와 행동에 급작스런 변화가 있다. (ex 부모가 되면 외식을 덜하고 건강 식단을 더 구매한다) 2. 기업에서 Life ..