메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이재영 (한양대학교) 김영훈 (한양대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.48 No.11
발행연도
2021.11
수록면
1,235 - 1,240 (6page)
DOI
10.5626/JOK.2021.48.11.1235

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
개개인이 선호하는 패션 스타일이 다양해지며, 개인화된 패션추천 연구에 대한 수요가 증가하고 있다. 최근에는 딥러닝 기술의 발전으로 딥러닝을 활용하여 패션사진으로부터 특징을 추출하고 추천에 활용하는 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는, 패션사진의 추천에 있어서 패션 스타일 뿐 아니라, 소비자도 고려하기 위해 소셜 네트워크 데이터를 이용하고자 했다. 인스타그램과 같은 소셜 네트워크의 각 사용자는 자신이 선호하는 스타일의 패션사진을 포스팅하고 “좋아요”로 태깅하는 경향이 있어, 소셜 네트워크 데이터는 사용자와 패션사진 사이의 관계를 파악하는데 있어서 매우 중요하다. 본 연구팀은 사용자와 패션사진으로 이루어진 소셜 네트워크 데이터 구조로부터 사용자와 패션사진을 같은 벡터공간에 매핑하는 기법을 제안한다. 특히, 학습에 이용되지 않은 사용자와 패션이미지도 추가학습 없이 벡터공간에 매핑함으로써, 임의의 사용자가 선호할 만한 패션사진을 추천해주기 위해 제안 방법을 이용할 수 있다.
#소셜 네트워크 #사용자-패션사진 데이터구조 #패션사진 추천시스템 #인스타그램 “좋아요” 태깅 #social networks #users-fashion photos data structure #fashion photos recommender systems #Instagram “Like“ tagging

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 제안방법
4. 실험
5. 결론
References

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
Shin, Y. G., Yeo, Y. J., Sagong, M. C., Ji, S. W., and Ko, S. J., "Deep Fashion Recommendation System with Style Feature Decomposition," 2019 IEEE 9th International Conference on Consumer Electronics (ICCE-Berlin), pp. 301-305, 2019. google schola Liu, Q., Wu, S., and Wang, L., "DeepStyle: Learning User Preferences for Visual Recommendation," Proc. of the 40th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, pp. 841-844, 2017. google schola Liu, Z., Luo, P., Qiu, S., Wang, X., and Tang, X., "DeepFashion: Powering Robust Clothes Recognition and Retrieval with Rich Annotations," IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1096-1104, 2016. google schola Wu, Q., Zhao, P., and Cui, Z., "Visual and Textual Jointly Enhanced Interpretable Fashion Recommendation," IEEE Access 8, pp. 68736-68746, 2020. google schola Chen, X., Chen, H., Xu, H., Zhang, Y., Cao, Y., Qin, Z., and Zha, H., "Personalized Fashion Recommendation with Visual Explanations based on Multimodal Attention Network: Towards Visually Explainable Recommendation," Proc. of the 42nd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, pp. 765-774, 2019. google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

인스타그램 다중 계정 사용자의 자기표현에 따른 해시태그 이용 형태와 인식
이예진 ,  정혜욱 한국디자인학회 학술발표대회 논문집 2021 .11
인플루언서 커머스 경험 향상을 위한 소셜 미디어 서비스 전략: 인스타그램 사례를 중심으로
박진솔 ,  구유리 한국디자인학회 학술발표대회 논문집 2021 .11
AI 추천시스템 기반 패션 구독 서비스 특성과 사용 의도와의 관계에 관한 연구
김혜경 ,  도미라 ,  최재섭 외 1명 서비스경영학회지 2023 .03
인스타그램 광고모델 유형, 댓글 성향, 그리고 여성 소비자의 지각된 신체 이미지가 애슬레저 의류구매 의도에 미치는 영향
김현우 한국체육과학회지 2022 .04
자기결정성 요인이 인스타그램에서의 관광콘텐츠 이용 시 지각된 즐거움, 몰입, 공유행동 및 재방문의도에 미치는 영향: 한국의 중국유학생을 대상으로
왕리핑 ,  정다은 ,  한관희 외 1명 호텔경영학연구 2022 .02

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2021-569-002168878