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논문 기본 정보

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저자정보
김성은 (한국과학기술원) 조영재 (한국과학기술원) 지민기 (한국과학기술원) 문일철 (한국과학기술원)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2022년 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 [2개 학회 공동주최]
발행연도
2022.6
수록면
482 - 490 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

Welfare Program Recommendation by Conditional Variational Autoencoder and Collaborative Filtering
김성은 ,  조영재 ,  지민기 외 1명 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2022.06 학술대회자료
Welfare Program Recommendation by Conditional Variational Autoencoder and Collaborative Filtering
김성은 ,  조영재 ,  지민기 외 1명 한국경영과학회 학술대회논문집 2022.06 학술대회자료

초록· 키워드

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Recently, the South Korea government has offered a variety of welfare programs that are customized to diverse demands, such as diabetes management, alcohol addiction rehabilitation, living condition improvement, etc. These welfare programs have become too diverse to be remembered and recommended by individuals, and the government now has a list matching program recipients and programs for further studies. This research investigates such welfare program recommendation with a conditional variational autoencoder merged with collaborative filtering, a.k.a. CVAE-CF. We use a natural language description to provide the program information, or item in this context, and we utilize the demographic information from potential recipients as the user information. Our results show agreeable performance for future application to recommendation tasks showing 59% recall and 12% precision on average.
#Welfare program recommendation #Collaborative filtering #Variational autoencoder

목차

Abstract
1. Introduction
2. Background
3. Welfare program recommendation
4. Experiment
5. Conclusions
Referecne

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