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자료유형
학술저널
저자정보
YongHak Lee (Konkuk University) JaeHoon Oh (Konkuk University) SeongMin Yang (Konkuk University) SungHwan Kim (Konkuk University)
저널정보
계명대학교 자연과학연구소 Quantitative Bio-Science Quantitative Bio-Science Vol.41 No.1
발행연도
2022.5
수록면
27 - 35 (9page)

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Because the big data industry holds a significant position nowadays, Meta-Data has been adopted rapidly in various fields. In this paper, we introduce a model that exploits Meta-Data consisting of numerous production data to extract features using a pretrained deep learning model with image and text information. Thus, we can build a relational model between the production data to realize a recommendation system. Regarding the dataset, we determined that combining both image and text data is better than using one type of data to achieve a more accurate prediction from the relational model. Concerning the condition of two mixed languages (English and Korean), the method produces a satisfactory result. According to the relational model of the two products, we can design a recommendation system that suggests products that would be of interest to consumers.

목차

ABSTRACT
1. Introduction
2. Related Work
3. Proposed Method
4. Experiments
5. Conclusion and Discussion
References

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