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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조성은 (고려대학교) 임희석 (고려대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제20권 제2호
발행연도
2019.2
수록면
315 - 320 (6page)
DOI
10.9728/dcs.2019.20.2.315

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2019

사용자의 검색 키워드 특징에 기반한 상품 추천 시스템에 관한 연구
조성은 ,  임희석 디지털콘텐츠학회논문지 2019.02 학술저널
사용자의 검색 키워드 특징에 기반한 상품 추천 시스템에 관한 연구
조성은 빅데이터융합학과 2019.01 학위논문

2018

사용자의 검색 키워드 특징에 기반한 상품 추천 시스템에 관한 연구
조성은 Proceedings of KIIT Conference 2018.11 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 전자상거래 서비스를 제공하는 오픈마켓, 소셜커머스, 그리고 포털사이트 등에서 사용자가 검색을 위해 입력하는 키워드를 분류하여 추천서비스를 위한 데이터 활용을 연구한다. 대부분의 사이트에서 사용자에게 제공되어 지고 있는 쇼핑몰의 인기도 순서는 사용자 행동 데이터의 기반이 아닌 제공자의 광고, 판매실적, 상품 품질에 영향을 받는다. 제안하고자 하는 방법은 각 상품입장에서 어떤 검색어를 통해서 실제로 고객이 찾아오는지를 분류하여 새로운 사용자에게 관여도가 높은 상품을 추천하는 클래스를 제공하고자 한다.
#추천시스템 #서포트 벡터머신 #온라인 쇼핑 #Recommendation System #SVM #e-Commerce

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 연구방법 및 구현
Ⅳ. 실험 및 평가
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
조성은 / 2018 / 추천시스템에 활용되는 Matrix Factorization 중 FM과 HOFM의 비교 / 디지털콘텐츠학회논문지 19(4):731~737 dbpia 정은희 / 2016 / SVM과 협업적 필터링 기법을 이용한 소비자 맞춤형 시장 분석 기법 설계 / 한국정보전자통신기술학회 논문지 9(6):609~616 dbpia 정승윤 / 2017 / Factorization Machine을 이용한 추천 시스템 설계 / 디지털콘텐츠학회논문지 18(4):707~712 dbpia Xiangnan He / 2017 / Neural factorization machines for sparse predictive analytics / SIGIR’17 google schola Masakazu Ishihata Hokkaido University / Higher-Oder FActorization Machines google schola

이 논문의 저자 정보

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