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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이윤주 (Kookmin University) 이재준 (Kookmin University) 안현철 (Kookmin University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제26권 제1호(통권 제202호)
발행연도
2021.1
수록면
265 - 274 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2021

고객의 검색패턴과 비정형 상품 상세정보를 활용한 상품추천 알고리즘의 성능 개선
이윤주 비즈니스IT 2021.01 학위논문
고객의 검색패턴과 상품 상세정보를 활용한 상품 추천 모형의 개선
이윤주 ,  이재준 ,  안현철 한국컴퓨터정보학회논문지 2021.01 학술저널

2020

고객의 검색패턴과 비정형 상품정보를 활용한 협업필터링 알고리즘의 개선
이윤주 ,  이재준 ,  안현철 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2020.11 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 검색 키워드와 상품 상세정보를 활용한 Doc2vec 기반의 새로운 추천 모형을 제안한다. 지금까지 추천 시스템에 관한 많은 기존 연구에서는 고객의 구매 이력이나 평점 같은 정형 데이터만을 사용하는 협업 필터링(CF) 알고리즘에 기반한 추천 모델이 제안되었다. 그러나 CF에서 온라인 고객 리뷰와 같은 비정형 데이터를 사용하면, 보다 나은 추천결과를 도출할 수 있다. 이에 본 연구에서는 기존 연구에서 거의 활용되지 않았던 검색 키워드 정보와 상품 상세정보를 제품 추천에 활용할 것을 제안한다. 본 연구의 제안 모형은 고객이 구매한 상품에 대한 평점, 검색어, 상품 상세정보를 종합적으로 고려한 CF 알고리즘을 이용해 추천결과를 생성한다. 이 때 비정형 데이터로부터 정량적인 패턴을 추출하기 위한 방법으로는 Doc2vec이 적용된다. 실험 결과 제안 모형이 기존 추천 모형보다 더 나은 성능을 보이는 것을 알 수 있었고, 검색어 및 상품 상세정보가 추천에 유의한 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구는 고객의 온라인 행동 정보를 추천시스템에 적용하였다는 점과 전통적인 CF의 한계 중 하나인 콜드 스타트 문제를 완화하였다는 점에서 학술적 의의가 있다.
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목차

Abstract
요약
I. Introduction
II. Preliminaries
III. The Proposed Scheme
IV. Result
V. Conclusions
REFERENCES

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