단순한 규칙 기반의 사전 프로파일링과 정교한 군집분석을 결합한 하이브리드 방법론을 제안하여, 사용자 세분화의 정확도와 해석력을 동시에 높이는 혁신적인 접근법을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 최고의 머신러닝 모델은 순수한 데이터의 힘만으로 만들어지는 것이 아니라, 인간의 도메인 지식과 기계의 계산 능력이 결합될…
전통적인 소비자 행동 데이터를 머신러닝으로 분석하여 CRM(고객관계관리) 전략을 강화하는 방법론을 제시하는 연구로, WEB3 환경에 맞는 데이터 기반 고객 분류의 기초 설계도를 제공한다. 논문 요약 연구 배경 데이터는 21세기의 원유이며, 머신러닝은 이 원유를 정제하여 고객이라는 보물을 찾아내는 가장 강력한 시추 장비이다.…
블록체인 데이터 분석에 머신러닝을 적용한 최신 연구 동향을 총망라한 서베이 논문으로, 사기 탐지, 시장 예측, 그리고 사용자 프로파일링과 같은 핵심 응용 분야의 성과와 미래 기회를 조망한다. 논문 요약 연구 배경 블록체인 기술은 전 세계에 분산된, 투명하고 위변조가 불가능한 거대한 데이터…
동일한 고객 데이터에 K-평균, 계층적 군집분석 등 다양한 알고리즘을 적용하고, 정량적 평가지표를 통해 각 모델의 성능을 비교함으로써, 최적의 세분화 모델 선택을 위한 체계적인 가이드라인을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 고객 세분화는 현대 마케팅의 핵심적인 활동이지만, 이를 수행하기 위한 머신러닝 알고리즘은…
머신러닝을 활용하여 전통 금융과 블록체인 기반 시장의 유동성 특성을 비교 분석하고, 특히 금융 위기 시 두 시장의 상이한 작동 방식을 규명한 금융 시장 미시구조 연구이다. 논문 요약 연구 배경 블록체인 기술의 등장은 24시간 연중무휴로 작동하며 중앙 기관이 없는 새로운 형태의…