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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
박세준 (제주대학교) 성도현 (제주대학교) 변영철 (제주대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제18권 제9호(JKIIT, Vol.18, No.9)
발행연도
2020.9
수록면
1 - 8 (8page)
DOI
10.14801/jkiit.2020.18.9.1

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인터넷 서비스의 발전과 사용자의 증가로 방대하게 쌓여가는 정보 속에서 사용자는 자신이 원하는 정보를 빠르게 얻길 원한다. 사용자는 불필요한 정보에 허비되는 시간을 줄이고 싶어 하며 원하는 정보를 얻는 것에 만족감을 느낀다. 그래서 인터넷 서비스는 사용자에게 원하는 정보를 추천해주는 서비스인 협업 필터링(Collaborative filtering)을 제공했다. 본 논문에서는 사용자가 아이템을 구매하기 전 클릭 내역을 쇼핑 패턴으로 인지하고 Word2Vec에 적용시킨 후 머신러닝 모델인 XGBoost에 학습시켜 Word2Vec이 학습 결과의 미치는 영향을 비교한다. Word2Vec을 적용하지 않고 학습하였을 때 추천 정확도는 83.7%, 적용시켜 학습하였을 때 추천 정확도는 85.8%로 Word2Vec이 추천 정확도 증가에 영향을 주는 것을 알 수 있었다.
#machine learning #recommender system #collaborative filtering #pattern recognition #word2vec #xgboost

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 연구 환경 및 성능 평가
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
이해성 / 2013 / 대규모 추천 엔진을 위한 새로운 분산 그래프 데이터 저장 시스템 / 한국정보기술학회논문지 11(7):139~149 dbpia Z Zhang / 2020 / Alleviating new user cold-start in user-based collaborative filtering via bipartite network / IEEE Transactions on Computational Social Systems 7(3):672~685 google schola 이윤주 / 2020 / A Hybrid Collaborative Filter ing-based Product Recommender System using Search Keywords / 지능정보연구 26(1):151~166 google schola 강형석 / 2019 / Word2vec 모델로 학습된 단어 벡터의 의미 관계 분석 / 정보과학회논문지 46(10):1088~1093 dbpia 손시운 / 2017 / 하둡 에코시스템을 활용한 로그 데이터의 이상 탐지 기법 / 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 23(2):128~133 dbpia

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