Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | 안재윤 | - |
dc.contributor.author | 이소영 | - |
dc.creator | 이소영 | - |
dc.date.accessioned | 2023-02-24T16:31:30Z | - |
dc.date.available | 2023-02-24T16:31:30Z | - |
dc.date.issued | 2023 | - |
dc.identifier.other | OAK-000000202062 | - |
dc.identifier.uri | https://dcollection.ewha.ac.kr/common/orgView/000000202062 | en_US |
dc.identifier.uri | https://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/264569 | - |
dc.description.abstract | 추천 시스템은 현재 다양한 분야에 활용되고 있으며 보험분야에서도 추천시스템에 관한 잠재적 수요가 많이 있는 것으로 알려져 있다. 하지만 기존의 추천 시스템을 사용하여 보험상품을 추천에 사용되는 자료의 시계열적 특성, 그리고 보험 가입자들의 사전정보에 따라 보험 선호여부가 달라지는 특성 등을 고려하기는 어려운 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 인공 신경망을 사용하여 보험 상품에 적합한 추천 시스템을 만들어 보고자 한다.;The recommendation system is currently used in various fields, and it is known that there is a lot of potential demand for the recommendation system in the insurance field. However, it is known that it is difficult to consider the time-series characteristics of the data used to recommend insurance products using the existing recommendation system and the characteristics of insurance preferences depending on the prior information of policyholders. In this study, we intend to create a recommendation system suitable for insurance products using artificial neural networks. | - |
dc.description.tableofcontents | Ⅰ. 서론 1 1.1. 연구 배경 1 1.2. 연구 내용 2 Ⅱ. 방법론 3 2.1. 기존의 추천 알고리즘 3 2.2. 보험 상품을 위한 추천 시스템 5 Ⅲ. 데이터 9 3.1. 시뮬레이션 데이터 생성 9 3.2. 시뮬레이션 데이터 10 Ⅳ. 시뮬레이션 데이터를 사용한 예측 분석 11 4.1. 다중 로지스틱 회귀를 이용한 예측 분석 11 4.2. 심층신경망을 이용한 예측 분석 14 4.3. 순환신경망을 이용한 예측 분석 16 4.4. 결과 19 Ⅴ. 결론 20 참고문헌 21 ABSTRACT 22 | - |
dc.format | application/pdf | - |
dc.format.extent | 755705 bytes | - |
dc.language | kor | - |
dc.publisher | 이화여자대학교 대학원 | - |
dc.subject.ddc | 500 | - |
dc.title | 인공신경망을 사용한 보험 상품 추천 모델 | - |
dc.type | Master's Thesis | - |
dc.title.translated | A study on Recommendation model for insurance product using neural networks | - |
dc.creator.othername | Lee, Soyeong | - |
dc.format.page | iv, 22 p. | - |
dc.identifier.thesisdegree | Master | - |
dc.identifier.major | 대학원 통계학과 | - |
dc.date.awarded | 2023. 2 | - |