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기술명 |
RFM 기법과 K-Means 알고리즘을 이용한 고객 분류 방법 및 시스템 |
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권리구분 | 특허 | |||
출원인 | 세종대 산학협력단 | |||
대표발명자 | 이름 | 소속학과 | 연구실 | |
신동일 | 컴퓨터공학과 | |||
대표연구분야 | 기계학습, 인공지능, 데이터베이스 | |||
출원번호 | 10-2018-0024414 | 등록번호 | 10-2049166 | |
출원일 | 2018-02-28 | 등록일 | 2019-11-20 | |
특허원문 | 일 실시예에 따른 고객 분류 시스템에 의하여 수행되는 고객 분류 방법은, 클러스터의 각각에 설정된 중심점과 적어도 하나 이상의 데이터 각각의 사이의 거리를 계산하는 단계; 상기 계산된 거리에 기초하여 데이터와 가장 가까운 클러스터를 탐색하는 단계; 상기 탐색된 클러스터에 상기 적어도 하나 이상의 데이터 각각을 분류하는 단계; 및 상기 적어도 하나 이상의 데이터 각각을 클러스터에 분류함에 따라 도출된 클러스터의 개수를 획득하는 단계를 포함할 수 있다. | |||
상세기술정보 1 | 기술명 | 기술요약 | ||
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기술분류(대) | 정보 | 기술분야 | 정보·통신 | |
적용분야 | 마케팅 분야에서의 데이터 분석 기술 |
기술명 | |
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RFM 기법과 K-Means 알고리즘을 이용한 고객 분류 방법 및 시스템 |
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권리구분 | 출원인 |
특허 | 세종대 산학협력단 |
대표발명자 | |
이름 | 소속학과 |
신동일 | 컴퓨터공학과 |
대표연구분야 | |
기계학습, 인공지능, 데이터베이스 | |
출원번호 | 등록번호 |
10-2018-0024414 | 10-2049166 |
출원일 | 등록일 |
2018-02-28 | 2019-11-20 |
특허원문 | |
일 실시예에 따른 고객 분류 시스템에 의하여 수행되는 고객 분류 방법은, 클러스터의 각각에 설정된 중심점과 적어도 하나 이상의 데이터 각각의 사이의 거리를 계산하는 단계; 상기 계산된 거리에 기초하여 데이터와 가장 가까운 클러스터를 탐색하는 단계; 상기 탐색된 클러스터에 상기 적어도 하나 이상의 데이터 각각을 분류하는 단계; 및 상기 적어도 하나 이상의 데이터 각각을 클러스터에 분류함에 따라 도출된 클러스터의 개수를 획득하는 단계를 포함할 수 있다. | |
상세기술정보 | |
기술명 | 기술요약 |
등록된 자료가 없습니다. | |
기술분야 | 적용분야 |
정보·통신 | 마케팅 분야에서의 데이터 분석 기술 |