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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 金容琪
- 발행연도
- 2017
- 저작권
- 경상대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수9
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This paper proposes a recommendation system for cosmetic products based on the customers assessment and the toxicity level. The toxicity level is an ingredient factor calculated by the EWG score. The customer rate has been calculated by first, by collect and analyze textual assessments from online shopping sites, and next building an sentiment dictionary.
This work used the ingredient factor and the star rate of assessments to do a rule-based fuzzy inference, assisting the product selection for customers. The results shows that the proposed system, without any knowledge about the specific customer, is showing a better recommendation than the other online shopping sites.
This work used the ingredient factor and the star rate of assessments to do a rule-based fuzzy inference, assisting the product selection for customers. The results shows that the proposed system, without any knowledge about the specific customer, is showing a better recommendation than the other online shopping sites.
목차
Abstract 1Ⅰ. 서론 3Ⅱ. 관련연구 51. 추천시스템 51) 내용 기반 접근 방식 62) 협업 필터링 방식 72. 형태소 분석과 극성 분류 81) 형태소 분석기 82) 극성 분류 12Ⅲ. 제안하는 시스템 161. Cosmetic Recommendation System 162. 전처리 과정 173. 점수 산출 과정 204. 퍼지 추론 과정 27Ⅳ. 시뮬레이션 및 결과 33Ⅴ. 결론 및 향후 연구과제 35참고문헌 36
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