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학술저널
저자정보
김은지 (한양대학교) 여해인 (한양대학교) 한경식 (한양대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제31권 제1호
발행연도
2025.1
수록면
62 - 67 (6page)
DOI
10.5626/KTCP.2025.31.1.62

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어떠한 패션 착장이 멋스러운지에 대한 판단은 주관적이기 때문에, 의상 추천에는 사용자의 선호가 함께 반영될 필요가 있다. 본 연구에서는 메타패스 기반 이종 그래프 기반의 딥러닝 모델을 활용하여 소셜 미디어에 포스팅 된 의상 착장 이미지를 통해 사용자별 의상 선호를 확인하는 추천 모델을 제안한다. 대표적인 패션 커뮤니티 사이트 Lookbook.nu에서 2,497명의 사용자가 게재한 456,329장의 의상 착장 이미지를 수집하였고, 이미지를 바탕으로 328개의 의상의 속성 정보를 추출하였다. 이미지, 사용자, 의상 속성 정보를 노드로 둔 이종 그래프 모델을 구축하고 메타패스(meta-path) 기반 노드 학습을 거쳐 사용자 임베딩 방식에 따른 사용자 선호 의상 추천 성능을 평가하였다. 본 연구 결과는 패션 영역 뿐 아니라 여러 분야의 추천 시스템에서 소셜 미디어 포스팅 이미지 분석을 통한 개인의 선호 분석의 가능성을 제시한다.
#인공지능 #그래프 신경망 #패션 #추천 시스템 #artificial intelligence #graph neural network #fashion #recommender system

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 데이터 수집 및 전처리
3. 메타패스 기반 이종 그래프 모델링
4. 실험 및 실험 결과
5. 결론 및 향후 연구
References

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