인터넷 쇼핑몰에서의 개인화된 정보추천은 고객과의 상호작용에 있어 매우 중요한 부분을 차지하므로 효율적인 마케팅 활동의 수행을 위해 그 중요성이 날로 증대되고 있다. 이에 따라 개인화된 정보추천을 위한 다양한 기법들이 개발 활용되고 있는데 이 중에 선호도기반 추천 기법은 다른 추천 기법들이 가지고 있는 문제점을 보완하고 간편하게 의미있는 개인화된 정보를 추천할 수 있다는 장점을 지니고 있다. 본 논문에서는 다중회귀분석을 이용하여 선호도 계산에 이용되는 각 선호도 측정 항목들의 가중치를 조정하는 새로운 선호도기반 개인정보 추천기법을 제시하고 랜덤한 도서정보를 추천하는“일반 인터넷 서점(OIB:Ordinary Internet Bookstore)”과 제시한선호도기반 개인정보 추천기법에 의해 개인화된 도서정보를 추천하는“개인화된 인터넷 서점(PIB: Personalized Internet Bookstore)”을 구현한다. 그리고 제시한 선호도기반 개인정보 추천기법의 효과를 검증하기 위해 OIB와 PIB의 차이를 분석하고 개인화된 정보추천을 비롯한 인터넷 서점의 구매요인이 구매의도에 미치는 영향을 분석한다.
본고에서는 다중회귀분석을 이용하여 선호도 계산에 이용되는 각 선호도 측정 항목들의 가중치를 조정하는 새로운 선호도기반 개인정보 추천기법을 제시하고 “일반 인터넷 서점(OIB)”과 개인화된 도서정보를 추천하는“개인화된 인터넷 서점(PIB)”을 구현한다.