초록 ▼

용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

웹 공간에서 쇼핑몰이 확산됨에 따라 고객을 위한 개인화 마케팅의 필요성이 증가하고 있다. 개인화 마케팅을 위한 반드시 필요한 기술 중에 하나가 사용자 선호도 기반 제품 추천에 관한 기술이다. 본 연구에서 의상 추천기술에 대해서 설명한다. 지금껏 의상 추천에 관한 연구가 거의 드물게 진행되어 왔기 때문이다. 본 연구에서는 실험을 위해 추천 상품을 남성 정장 모델로 결정하였다. 그리고 사용자의 선호도를 수집하여 전통적인 협업적 여과 추천 기법에 적용하였다. 그러나 협업적 여과 추천 기법에서는 사용자에 의해 평가되지 않은 상품의 선호도는 결손 값으로 되어 추천 성능이 낮아지게 된다. 따라서 본 연구에서 제안하는 방법은 결손 값에 대해서 Mean Value, ...

웹 공간에서 쇼핑몰이 확산됨에 따라 고객을 위한 개인화 마케팅의 필요성이 증가하고 있다. 개인화 마케팅을 위한 반드시 필요한 기술 중에 하나가 사용자 선호도 기반 제품 추천에 관한 기술이다. 본 연구에서 의상 추천기술에 대해서 설명한다. 지금껏 의상 추천에 관한 연구가 거의 드물게 진행되어 왔기 때문이다. 본 연구에서는 실험을 위해 추천 상품을 남성 정장 모델로 결정하였다. 그리고 사용자의 선호도를 수집하여 전통적인 협업적 여과 추천 기법에 적용하였다. 그러나 협업적 여과 추천 기법에서는 사용자에 의해 평가되지 않은 상품의 선호도는 결손 값으로 되어 추천 성능이 낮아지게 된다. 따라서 본 연구에서 제안하는 방법은 결손 값에 대해서 Mean Value, Singular Value Decomposition(SVD), Support Vector Regress(SVR) 기법으로 추정한 후에 SVM 학습 알고리즘으로 훈련과 예측을 수행하였다. 그 결과 SVR을 이용해서 선호도를 추정했을 때, 우수한 추천 성능을 보였다.

주제어