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웹 쇼핑몰은 오늘날 디지털 경제를 상징하는 신경제의 중추적 역할을 하고 있다. 이러한 웹쇼핑몰이 가지고 있는 많은 장점중의 하나는 사용자들의 구매행동이 웹로그 데이터로 자동으로 저장이 되어 이를 기초로 보다 구체적인 데이터 마이닝 작업을 할 수 있다는 점이다. 일반적으로 웹로그 자료는 자료의 방대함에 비하여 의미있는 정보를 추출하기가 상대적으로 난해하여, 데이터마이닝 작업시 많은 어려움을 겪는 분야이다. 본 논문에서는 이러한 웹로그 분석의 특징을 고려하여 웹로그 자료가 가지고 있는 인과관계를 효과적으로 추출하여 이로부터 사용자들이 가지고 있는 구매패턴을 추출할 수 있는 방법론을 제안한다. 본 논문에서 사용한 방법론은 퍼지인식도이며, 웹로그 자료는 실제로 운영중인 B웹쇼핑몰에서 입수하여 분석하였다. 분석결과 본 논문에서 제안한 퍼지인식도 방법은 웹로그분석시 유용한 사용자 구매패턴을 추출할 수 있음이 확인되었다.
A web shopping mall is a powerful vehicle for attracting a lot of customers to the Internet. To analyze customer's purchasing pattern, a wide variety of web mining tools were used in literature. However, those tools suffer from the lack of considering cause-effect relationship between several factors consisting of the web shopping mall. In this sense, we propose using fuzzy cognitive map(FCM) to analyze customer's purchasing pattern. To add more rigorous analysis procedures, we introduce a concept of core FCM and unified FCM. To induce a meaningful FCM, we applied web log analysis, sorting out a set of useful causal relationships among the components of web shopping mall. Simulation results with unified FCM yielded that the proposed approach using FCM is robust and powerful for analysing customer's hidden purchasing pattern on a specific web shopping mall.
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Web log mining, Web log data, Causal relationships, Fuzzy cognitive map, Internet shopping mall, Consumer's behavior
