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김경록 (동의대학교) 배수진 (동의대학교) 우윤식 (동의대학교) 이현섭 (동의대학교) 김진덕 (동의대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 한국정보통신학회 2019년도 추계종합학술대회 논문집 제23권 제2호
발행연도
2019.10
수록면
544 - 547 (4page)

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본 논문은 Tensorflow를 활용하여 비디오를 시청한 사용자의 정보를 분석하여 성별 그리고 나이, 관심 분야, 학과, 사용자 로그 파일(시청 시간)의 정보를 토대로 사용자를 여러 그룹으로 나누는 방안을 소개한다. 사용자의 정보를 분석하여 사용자에게 검색기능 없이도 사용자가 원하는 영상을 시청할수 있도록 클러스터링을 한다. 본 논문에서는 성별과 관심 분야를 수치화하는 것을 먼저 다룬 후, 다양한 클러스터링 방안 중 K-means 클러스터링 알고리즘을 사용하여 수치화된 정보를 분석해 집단을 생성하는 방법을 제시한다. K-means는 성별과 나이, 관심 분야 데이터들이 3차원 공간에 자리 잡게 되고 중심점 개수를 지정하여 각 점 간의 거리의 합이 가장 최소가 되는 중심점 n의 위치를 정한다. 이 중심점에 가까운 점들을 중심점을 기준으로 묶는 클러스터링 알고리즘으로 다른 클러스터링에 비해 상대적으로 효율적인 결과를 보여준다.
#Tenserflow #K-means #Clustering model #Cross Tabulation #Cluster #Unsupervrised

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 시스템 설계
Ⅳ. 시스템 구현
Ⅴ. 결론
References

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