대용량 웹로그 데이터를 통한 사용자 특성 및 행동 분석

Abstract

본 논문에서는 최적의 CRM 전략을 위한 필수적 요소인 고객의 특성 및 행동 모델을 대용량 웹로그 데이터를 통해 분석한다. IT 기술의 발전으로 기업에서 접근 가능한 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하고 있으며 인터넷의 대중화로 온라인 시장의 규모 또한 매년 증가하고 있다. 웹로그 데이터는 사용자들이 웹 상에서 수행한 모든 행동을 기록한 데이터로, 사용자 특성 및 행동 모델 구축에 매우 유용하다. 기존의 웹로그 데이터 분석 기법은 대부분 포인트 데이터나 트랜잭션 데이터를 이용하여 이루어져 왔는데, 이러한 데이터는 절대적인 수치로 표현되며 데이터 간에 연결성을 갖지 못한다. 따라서 본 논문에서는 웹로그 데이터를 그래프 데이터 형태로 변환하여 분석을 시도한다. 그래프는 표현력이 높은 데이터 구조로 연결성과 구조적 유사도에 근거한 분석이 가능하다. 사용자와 웹 페이지 간의 관계를 나타내는 그래프를 생성하고, 여기에 그래프 클러스터링을 수행하는 방법론을 제시한다. 본 방법론을 뉴스 사이트의 웹로그 데이터에 적용한 결과 특정 주제에 관심을 나타내는 사용자들의 그룹을 정확하게 발견할 수 있었다.