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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박세준 (제주대학교) 변영철 (제주대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제19권 제3호(JKIIT, Vol.19, No.3)
발행연도
2021.3
수록면
9 - 14 (6page)
DOI
10.14801/jkiit.2021.19.3.9

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

Word2Vec을 이용한 하이브리드 머신러닝 모델 기반 상품 추천 시스템
박세준 컴퓨터공 2022.01 학위논문

2021

Word2Vec의 다차원 특징을 이용한 머신러닝 기반 추천 정확도 개선
박세준 ,  변영철 한국정보기술학회논문지 2021.03 학술저널

초록· 키워드

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YouTube, Netflix등의 인터넷 서비스는 각자의 독자적인 추천 시스템을 구축하여 큰 성장을 했다. 본 논문은 추천 시스템에 대한 중요도가 증가하는 가운데 Word2Vec의 다차원 특징을 이용한 아이템 추천 방식을 제안한다. Word2Vec을 이용하여 아이템 간의 연관성을 찾고 학습 데이터 차원의 증가에 따라 추천 정확도 또한 증가하는 것을 확인했다. 연구 결과 Word2Vec의 벡터 차원별로 XGBoost의 분류모델을 이용하여 추천 정확도를 구했을 때 Word2Vec 1차원 벡터의 추천 정확도는 83.73%에서 4차원 벡터 추천 정확도 85.79%로 증가하는 것을 확인하며 차원이 일정수준까지 증가할수록 추천 정확도도 증가한다는 것을 확인했다.
#machine learning #recommender system #collaborative filtering #pattern recognition #word2vec #multi-dimension #xgboost

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구 및 기술
Ⅲ. Word2Vec 다차원 특징 기반 추천 기법
Ⅳ. 연구 환경 및 성능 평가
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
Korea National Statistical Office google schola Yunju Lee / 2020 / A hybrid Collaborative Filteringbased Product Recommender System using Search Keywords / Journal of Intelligent Information Systems Society 26(1):151~166 Crossref 손창환 / 2010 / 하이브리드 협업 필터링 알고리즘 개발에 관한 연구 / 경영연구 25(4):47~66 dbpia 이수정 / 2019 / 협력필터링에서 유사도 측정을 위한 장르 평가 정보 활용 / 한국컴퓨터정보학회논문지 24(12):93~100 dbpia J. B. Schafer / 2007 / The adaptive web / Springer :291~324 google schola

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