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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국인터넷방송통신학회 International journal of internet, broadcasting and communication : IJIBC International journal of internet, broadcasting and communication : IJIBC 제12권 제1호
- 발행연도
- 2020.1
- 수록면
- 55 - 60 (6page)
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Adaptive recommendation systems have been developed with big data processing as a system that provides services tailored to users based on user information and usage patterns. Deep learning can be used in these adaptive recommendation systems to handle big data, providing more efficient user-friendly recommendation services. In this paper, we propose a system that uses deep learning to categorize and recommend tourism types to suit the user's personality. The system was divided into three layers according to its core role to increase efficiency and facilitate maintenance. Each layer consists of the Service Provisioning Layer that real users encounter, the Recommendation Service Layer, which provides recommended services based on user information entered, and the Adaptive Definition Layer, which learns the types of tourism suitable for personality types. The proposed system is highly scalable because it provides services using deep learning, and the adaptive recommendation system connects the user's personality type and tourism type to deliver the data to the user in a flexible manner.
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정석규 / 2017 / Research on synchronization between smart toys and smart phones for classifying smart toys / The International Journal of Internet, Broadcasting and Communication 9(4):25~30
Verma, Jai Prakash / 2015 / Big data analysis: recommendation system with Hadoop framework / 2015 IEEE International Conference on Computational Intelligence & Communication Technology :92~97
M. Franklin / 2008 / A Framework for Scalable Dissemination-Based Systems / Proc. 9th IEE SP Workshop on Statistical Signal :232~235
LeCun, Yann / 2015 / Deep learning / nature 521(7553):436~444
Xin Yao / 1999 / Evolving artificial neural networks / Proceedings of the IEEE 87(9):1423~1447
Verma, Jai Prakash / 2015 / Big data analysis: recommendation system with Hadoop framework / 2015 IEEE International Conference on Computational Intelligence & Communication Technology :92~97
M. Franklin / 2008 / A Framework for Scalable Dissemination-Based Systems / Proc. 9th IEE SP Workshop on Statistical Signal :232~235
LeCun, Yann / 2015 / Deep learning / nature 521(7553):436~444
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