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저자정보
이청용 (경희대학교) 이병현 (경희대학교) 이흠철 (경희대학교) 김재경 (경희대학교)
저널정보
한국지능정보시스템학회 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2021년 한국지능정보시스템학회 춘계학술대회 초록집
발행연도
2021.6
수록면
15 - 15 (1page)

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2021

CNN 기반 리뷰 유용성 점수 예측을 통한 개인화 추천 서비스 성능 향상에 관한 연구
이청용 ,  이병현 ,  이흠철 외 1명 지능정보연구 2021.09 학술저널
CNN 기반 리뷰 유용성 점수 예측을 통한 개인화 추천 서비스 성능 향상에 관한 연구
이청용 ,  이병현 ,  이흠철 외 1명 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2021.06 학술대회자료

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전자상거래 시장이 빠르게 성장하면서 다양한 유형의 제품 및 서비스가 출시되고 있으며, 이로 인해 사용자들은 구매 의사결정 과정에서 많은 시간이 소요되는 정보 과부하 문제에 직면하고 있다. 따라서 사용자에게 맞춤형 제품 및 서비스를 제공해줄 수 있는 개인화 추천 서비스의 중요성이 대두되고 있다. 대표적으로 Netflix, Amazon, Google 등 글로벌 기업은 개인화 추천 서비스를 도입하여 사용자의 구매 의사결정을 지원하고 있다. 이에 따라 사용자의 정보탐색 비용이 감소하는 효과가 나타났고, 기업의 매출 상승에도 긍정적인 영향을 끼치고 있다. 기존 개인화 추천 서비스 관련 연구에서 주로 사용된 CF 기법은 주로 정량적 정보를 활용하여 사용자의 선호도를 예측하였다. 하지만 정량적 정보만을 활용하면 사용자의 구매 의도는 고려하지 못하므로 추천 성능이 저하될 수 있다는 문제점이 제기되고 있다. 이와 같은 기존 연구의 문제점을 개선하기 위해 최근에는 사용자가 작성한 제품에 대한 리뷰를 활용한 개인화 추천 서비스 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 리뷰에는 광고성 내용, 거짓된 후기, 의미를 전혀 파악할 수 없거나 제품과 관련 없는 내 ... 전체 초록 보기
#개인화 추천 서비스 #리뷰 유용성 #협업 필터링 #딥러닝 #CNN

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