KSC 2019
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
텍스트 유사도 분석 기반 상황인지형 추천 프레임워크 |
| 영문제목(English Title) |
Context-Aware Recommendation Framework based on Text Similarity Analysis |
| 저자(Author) |
강신실
조현욱
신승엽
김한준
Shinsil Kang
Hyeonuk Jo
Seung-Yeop Shin
Han-Joon Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 46 NO. 02 PP. 1442 ~ 1444 (2019. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
IT산업의 발달에 따라 추천 시스템은 쇼핑몰, 영상 플랫폼, 검색엔진 같은 분야를 포함하여 다양한 산업 분야에 적용되고 있다. 그러나 전문 기술을 보유하지 않은 비전문가가 자신의 분야에 추천 시스템을 도입하는 데는 기술적 장벽이 존재한다. 본 논문에서는 다양한 분야에서 개인 맞춤형 추천 시스템을 쉽게 개발할 수 있도록 돕는 추천 시스템 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크는 다양한 분야에 적용하기 쉬운 가중치 벡터를 이용하는 랭킹 시스템을 기반으로, 가중치 벡터의 커스터마이징 기능을 통해 개인별 맞춤 랭킹 기능을 수행하는 방법을 제공한다. 또한, 입력에 따라 아이템 랭킹 기능을 수행하는 함수를 제공함으로 비전문가의 추천서비스 개발에 도움을 준다. 본 연구는 추천 시스템 프레임워크의 개발 사례로서, 와인 추천 시스템을 개발하였으며, 결과적으로 제안하는 프레임워크를 통한 추천 시스템의 확장성과 개인 맞춤성을 검증하였다.
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영문내용
(English Abstract) |
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