인공지능 기법의 혼합전략을 사용한 해운 B2B 전자상거래 웹 사이트에 대한 웹 마이닝
Web Mining for B2B e-Commerce Web Sites in Maritime Industry Using Hybrid Strategy of Artificial Intelligence Techniques
유성진(한국해양대학교)
45호, 35~50쪽
초록
전자상거래가 활성화되면서 해운 분야에서도 국내외의 선사 및 복합운송업체들이 e-비즈니스 네트워크 구축을 통한 경쟁력 제고에 힘쓰고 있다. 선도 기업들은 웹 사이트를 e-비즈니스의 중요한 공간으로 인식하고 다양한 컨텐츠와 서비스를 제공하고 있지만 이로부터 발생하는 데이터를 통한 고객서비스 고도화 및 경영효율화를 추진하는 단계에는 아직 미치지 못하고 있다. 본 논문에서는 기업의 웹 사이트로부터 발생하는 데이터와 기업의 데이터베이스를 활용하여 웹 마이닝을 수행하는 방안을 제시하였다.웹 마이닝은 인터넷 환경 하에서 존재하는 대량의 웹 데이터에 대해 데이터 마이닝 기법을 적용하여 유용하고 이해 가능한 정보를 추출해내는 과정을 의미하는데, 성공적인 e-비즈니스전개를 위한 핵심적인 기술이다. 본 논문은 인공지능 기법에 기반한 웹 마이닝 기술을 활용하여 e-Business상의 온라인 고객의 특성을 분석할 수 있는 자료가시화시스템과 구매 판매 예측시스템의 효과적인 구조와 핵심적인 분석절차를 제안하였다.
Abstract
As B2B EC is boosted shipping lines and composite transportation companies have a great effort on increasing competitiveness through building e-business networks. Leading companies of maritime industry recognize Web sites as a important place of e-business and supports various contents and customer services via Web. However most of companies are not in the stage that they pursue enhanced customer services and management efficiency utilizing easily acquired Web data. In this study I propose Web mining process using data from one's Web site and one's internal databases. Web mining is an emerging science of applying modern data mining technologies to the problem of extracting valid, comprehensible, and actionable information from large databases of web in e-Business environment and of using it to make crucial e-Business decisions. In this paper, we present the noble framework of data visualization system based on web mining for analyzing the characteristics of on-line customers in e-Business. We also propose the framework of forecasting system for providing the forecasting information of sales/purchase through the use of web mining based on artificial intelligence techniques such as back-propagation network, memory-based reasoning, and self-organizing map.
- 발행기관:
- 한국해운물류학회
- 분류:
- 해상운송학