자기조직화 신경망과 계층적 군집화 기법(SONN-HC)을 이용한 인터넷 뱅킹의 고객세분화 모형구축.

소개

자기조직화 신경망과 계층적 군집화 기법(SONN-HC)을 이용한 인터넷 뱅킹의 고객세분화 모형구축.세부내용을 정리하였다.

목차

1. 서론
2. 인터넷 뱅킹의 사용자 특성에 관한 연구
3. 금융고객에 대한 고객세분화 연구
4. 연구모형
자기조직화 신경망(Self-organizing Naural Networks: SONN)
4.2 통계적 군집화 기법
4.3 자기조직화 신경망과 통계적 군집기법을 이용한 다중
5. 군집화 기법
6. 실증분석 및 결과
7. 결론

본문내용

1.서론
인터넷 뱅킹 고객의 심리학적 인지특성 자료를 이용한 다단계 고객세분화 모형을 제안하고 이를 통한 고객 세분화 전략을 제시하는데 있다.
** 자기조직화 신경망(Self-organizing Naural Networks: SONN)
Kohonen의 자기조직화(SOM : self-organizing map) 알고리즘
해부학적인 이론에 근거하여 인간의 두뇌구조를 모델링한 방법
인접한 출력 뉴런들은 비슷한 기능을 수행할 것이라는 예측(뇌의 위치에 따라 인지 종류가 다름)
기존의 경쟁학습을 개선하여 입력벡터와 가장 가까운 출력뉴런의 이웃 뉴런들을 함께 학습 시키는 알고리즘(승자뉴런외에 위상적으로 이웃한 뉴런들도 함께 학습) → 주어진 입력에 대해 시간이 지남에 따라 두뇌의 신경세포들이 임의의 신경세포를 중심으로 활성화되는 뉴런의 군집이 점점 모이면서 조직화된다

참고자료

· 없음