Customer Relation Management Application using Associative Mining

연관 마이닝을 이용한 고객 관계 관리 적용

  • 정경용 (상지대학교 컴퓨터정보공학부) ;
  • 김종훈 (대림대학 컴퓨터정보계열) ;
  • 류중경 (대림대학 컴퓨터정보계열) ;
  • 임기욱 (선문대학교 컴퓨터정보학부) ;
  • 이정현 (인하대학교 컴퓨터정보공학부)
  • Published : 2008.06.28


The customer relation marketing in which companies can utilize to control and to get the filtered information efficiently has appeared in ubiquitous commerce. It is applying data mining technique to build the management that can even predict and recommend products to customers. In this paper, we proposed the case of customer relation management application using the associative mining. The proposed method uses the associative mining composes frequent customers with occurrence of candidate customer-set creates the association rules. We analyzed the efficient the feature of purchase customers using the hypergraph partition according to the lift of creative association rules. Therefore, we discovered strategies of the cross-selling and the up-selling. To estimate the performance, the suggested method is compared with the existing methods in the questionnaire dataset. The results have shown that the proposed method significantly outperforms the accuracy than the previous methods.


Customer Relation Management;Data Mining;Association Rule


  1. K. Y. Jung, H. J. Hwang, and U. G. Kang, "Optimal Associative Neighbor Mining using Attributes for Ubiquitous Recommendation Systems," LNAI 4027, pp.458-469, Springer-Verlag, 2006.
  2. 조남재, 이용범, 정창미, "OLAP기반의 CRM 개발 전략 및 효과에 관한 연구: 유통산업의 사례를 중심으로", 한국데이타베이스학회 국제학술대회, pp.251-260, 2001
  3. 조동주, 정경용, 박양재, "연관관계 군집 분할 방법을 이용한 아이템 필터링 시스템", 한국콘텐츠학회논문지, 제7권, 제6호, pp.1-8, 2007.
  4. M. O. Connor and J. Herlocker, "Clustering Items for Collaborative Filtering," In Proc. of the ACM SIGIR Workshop on Recommender Systems, Berkeley, CA, 1999.
  5. H. Jiwei and K. Micheline, "Data Mining: Concepts and Techniques," Morgan Kaufmann Publishers, 2000.
  6. E. H. Han, G. Karypis, and V. Kumar, "Clustering based on Association Rule Hypergraphs," In Proc. of the SIGMOD'97 Workshop on Research Issues in Data Mining and Knowledge Discovery, pp.9-13, 1997.
  7. 이장희, "기업 대 기업 환경하의 지능적 CRM 활용", 한국지능정보시스템학회, 제1권, pp.226-229, 2003.
  8. 이준규, 인터넷 개인화 아이템 추천 알고리듬에 대한 연구, 연세대학교 대학원, 석사학위논문, 2000.
  9. 한기태, 정경용, 김종훈, 백준호, 류중경, 이정현, "연관 규칙을 이용한 적응적 고객 관계 관리 전략", 한국콘텐츠학회 2008 춘계종합학술대회 발표논문집, pp.84-86, 2008(5).
  10. 백순근, 교육연구 및 통계분석, 교육과학사, 2007.