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정보과학회 논문지 B : 소프트웨어 및 응용

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한글제목(Korean Title) 중복 추천 문제를 반영한 다중 캠페인의 최적화
영문제목(English Title) Optimization of Multiple Campaigns Reflecting Multiple Recommendation Issue
저자(Author) 김용혁   문병로  
원문수록처(Citation) VOL 32 NO. 05 PP. 0335 ~ 0345 (2005. 05)
한글내용
(Korean Abstract)
개인화된 마케팅에서 고객 만족과 마케팅 효율을 최대화하는 것은 중요하다. 개인화된 캠페인이 수행됨에 따라 여러 캠페인이 동시에 수행되곤 한다. 이 논문에서 우리는 동시에 여러 개인화된 캠페인을 수행할 때 발생하는 중복 추천 문제를 제기한다. 이는 특정 고객에게 상당히 많은 양의 캠페인이 쏟아지게 되는 문제를 말한다. 이 이슈를 해결하기 위한 다중캠페인 할당 문제를 모델링 한다. 그리고 이 문제의 해결 방법으로 동적계획법을 비롯한 여러 휴리스틱 알고리즘들을 제안한다. 필드 데이타의 실험을 통해 제기된 문제 모델의 중요성과 제안된 알고리즘의 효율성을 입증한다.
영문내용
(English Abstract)
In personalized marketing, it is important to maximize customer satisfaction and marketing efficiency. As personalized campaigns are frequently performed, several campaigns are frequently run simultaneously. The multiple recommendation problem occurs when we perform several personalized campaigns simultaneously. This implies that some customers may be bombarded with a considerable number of campaigns. We raise this issue and formulate the multi-campaign assignment problem to solve the issue. We propose dynamic programming method and various heuristic algorithms for solving the problem. With field data, we also present experimental results to verify the importance of the problem formulation and the effectiveness of the proposed algorithms.
키워드(Keyword) 개인화된 마케팅   다중 캠페인 할당   반응 억제 함수   동적계획법   휴리스틱 알고리즘  
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