기계학습 알고리즘을 사용한 스포츠 경기장 방문객 마케팅 적용 방안

박소현; 임선영; 박영호

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박소현 (숙명여자대학교) 임선영 (숙명여자대학교) 박영호 (숙명여자대학교)

저널정보: 한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제19권 제1호

발행연도: 2018.1

수록면: 27 - 33 (7page)

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본 연구에서는 마케팅 분야 중 스포츠 경기장을 찾는 관람객의 빅 데이터를 분석하여 소비자에게 맞춤형 마케팅 서비스를 제공하는 연구를 진행한다. 이를 위해 본 연구에서는 K-평균 군집화 방법을 사용하여 유사 관람객 그룹을 도출하고자 하며, K-근접 이웃 방법을 사용하여 새로운 방문객의 관심 매장을 예측하고자 한다. 실험 결과를 통해 상기 두 가지 알고리즘을 사용하는 것은 유사 관람객 그룹을 도출하며 신규 관람객 입장 시 신규 관람객의 특성에 맞는 적합한 마케팅 서비스를 제공 할 수 있게 하였다.

#데이터 분석 #K-평균 군집화 #K-근접 이웃 #기계학습 알고리즘 #스포츠마케팅 #Big Data Analytics #K-Means Clustering #K-NN #Machine Learning Algorithm #Sport Marketing

참고문헌 (12)

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[학술지(정기간행물)] - 엄정길 / 2012 / 기계 학습을 이용한 고객 분류 성능 비교 / Journal of The Korean Data Analysis Society 14 (5) : 2441 ~ 2450

[학술지(정기간행물)] - 박화범 / 2013 / 추천시스템을 위한 k-means 기법과 베이시안 네트워크를 이용한 가중치 선호도 군집 방법 / Journal of Information Technology Applications & Management 20 (3) : 219 ~ 231

[학술대회논문] - Y.S. Cho / 2012 / Implementation of Personalized Recommendation System using k-means Clustering of Item Category based on RFM / International Conference on Management of Innovation & Technology (ICMIT)

[학술대회논문] - S. U. Natchiar / 2014 / Customer Relationship Management Classification using Data Mining Techinques / International Conference on Science Engineering and Management Research (ICSEMR)

[학술지(정기간행물)] - 김형주 / 2016 / k-NN 알고리즘을 활용한 단기 교통상황 예측: 서울시 도시고속도로 사례 / 대한교통학회지 34 (2) : 158 ~ 167

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