메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김동언 (경희대학교) 김민지 (경희대학교) 김재경 (경희대학교)
저널정보
한국인터넷전자상거래학회 인터넷전자상거래연구 인터넷전자상거래연구 제22권 제6호
발행연도
2022.12
수록면
185 - 202 (18page)
DOI
10.37272/JIECR.2022.12.22.6.185

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
Due to the development of ICT and expansion of the internet, users face information overload problem. To mitigate the issue of information overload problem, studies proposed the recommender systems and continued to improve the performance of the said model, however, which have the following problems. (1) Most of the studies are conducted using large-scale datasets. Studies verify performances using large-scale datasets such as MovieLens, Pinterest, etc. Such experiments may not perform well in cases that do not use large datasets such as small e-commerce. (2) It is difficult to measure a duration effect of the recommender systems because using only fixed datasets for measuring performance. Most of the studies measure the performance by using Cross Validation (CV) or by randomly dividing the datasets. However, these approaches make it difficult to measure the duration effect of performance between time when user recommended items and time user purchased items. In this study, the performance of various recommender systems for small e-commerce compared to the same performance of the recommender systems proposed in previous studies. In addition, to effectively measure the duration effect, we design a multi-period datasets constructed by extending collection period of the test datasets for one week. As a result, we show that the difference between the results of using recommender systems in the previous studies and the results of the systems implemented in small e-commerce exists. Moreover, we also manifest that the duration effect can exist in previous recommender systems proposed in other studies. Ultimately, we conclude the paper with ideas for novel applications in small e-commerce.
#Collaborative Filtering #E-commerce #Neural Collaborative Filtering #Recommender Systems

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안 방법론
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

샤오홍슈 추천시스템의 인지된 가치가 사용의도에 미치는 영향에 관한 연구
왕안기 ,  김동현 ,  김민용 인터넷전자상거래연구 2023 .02
온라인 품절 현상에서 제품특성에 따른 소비자반응의 시장세분화 - 가격수준, 패션제품 유형을 중심으로
김주현 ,  홍재원 ,  이진화 인터넷전자상거래연구 2023 .06
추천시스템 품질요소가 구매의도에 미치는 영향: 신뢰도와 온라인 스토어 이미지의 이중매개 효과
성기범 ,  한상만 ,  김태완 마케팅연구 2023 .02
무인편의점을 이용한 소비자의 지각된 요인이 추천의도에 미치는 영향 : 자기효능감과 스마트폰 친숙도의 조절 효과를 중심으로
주림 ,  박찬욱 ,  장흔수 인터넷전자상거래연구 2022 .10
유튜브 기반 교육용 동영상 추천 시스템 설계 및 구현
김영국 ,  김명호 한국컴퓨터정보학회논문지 2022 .05

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2023-323-000335539