본 논문은 개인 선호이미지를 이용한 딥러닝기반 이미지 추천시스템을 제안하였다. 제안하는 추천시스템은 개인이 선호하는 이미지의 객체를 인식하여 해당 이미지와 유사한 이미지를 추천하는 시스템이다. 본 논문의 목적은 개인이 선호하는 장소를 추천하기 위하여 장소기반 이미지의 객체를 인식하여 자동으로 추천해주는 시스템을 설계하고 구현하는 것이다. 기존의 연구에서는 장소를 추천하기 위해서 평가 및 평점과 체크인 데이터를 이용한 경우는 많으나, 이미지를 사용한 연구는 미미하다. 또한, 평가 및 평점을 이용한 방법은 객관적이지 못 한 경우가 많고, 사용자 개인의 장소에 대한 시각적 성향에 부합하는 장소를 추천하기 어려운 점이 있다. 하지만, 본 논문에서 구현한 이미지 추천시스템은 사용자가 실제 자신이 선호하는 이미지를 기반으로 이미지를 추천받기 때문에 장소의 이미지를 사용할 시, 사용자의 만족도가 높고 사용자가 미리 자신이 선호하는 장소에 대한 선호도를 기입하지 않고도 이미지로만 추천을 받기 때문에 추천시스템의 취약점 중 콜드스타트와 희박성 문제를 해결할 수 있다. 본 논문에서는 최근 이슈가 되는 ...
본 논문은 개인 선호이미지를 이용한 딥러닝기반 이미지 추천시스템을 제안하였다. 제안하는 추천시스템은 개인이 선호하는 이미지의 객체를 인식하여 해당 이미지와 유사한 이미지를 추천하는 시스템이다. 본 논문의 목적은 개인이 선호하는 장소를 추천하기 위하여 장소기반 이미지의 객체를 인식하여 자동으로 추천해주는 시스템을 설계하고 구현하는 것이다. 기존의 연구에서는 장소를 추천하기 위해서 평가 및 평점과 체크인 데이터를 이용한 경우는 많으나, 이미지를 사용한 연구는 미미하다. 또한, 평가 및 평점을 이용한 방법은 객관적이지 못 한 경우가 많고, 사용자 개인의 장소에 대한 시각적 성향에 부합하는 장소를 추천하기 어려운 점이 있다. 하지만, 본 논문에서 구현한 이미지 추천시스템은 사용자가 실제 자신이 선호하는 이미지를 기반으로 이미지를 추천받기 때문에 장소의 이미지를 사용할 시, 사용자의 만족도가 높고 사용자가 미리 자신이 선호하는 장소에 대한 선호도를 기입하지 않고도 이미지로만 추천을 받기 때문에 추천시스템의 취약점 중 콜드스타트와 희박성 문제를 해결할 수 있다. 본 논문에서는 최근 이슈가 되는 딥러닝 알고리즘 중 Faster R-CNN을 기반으로 이미지 추천시스템을 구현하여 개인 선호이미지를 이용한 이미지를 인식하고 유사도를 측정하여 콜드스타트 및 데이터 희박성 문제를 해결하고, 추천의 성능을 높이는 기존의 추천시스템과 다른 새로운 방법을 제안하고자 하였다.
주제: 추천시스템, 딥러닝, 이미지 객체 인식
본 논문은 개인 선호이미지를 이용한 딥러닝기반 이미지 추천시스템을 제안하였다. 제안하는 추천시스템은 개인이 선호하는 이미지의 객체를 인식하여 해당 이미지와 유사한 이미지를 추천하는 시스템이다. 본 논문의 목적은 개인이 선호하는 장소를 추천하기 위하여 장소기반 이미지의 객체를 인식하여 자동으로 추천해주는 시스템을 설계하고 구현하는 것이다. 기존의 연구에서는 장소를 추천하기 위해서 평가 및 평점과 체크인 데이터를 이용한 경우는 많으나, 이미지를 사용한 연구는 미미하다. 또한, 평가 및 평점을 이용한 방법은 객관적이지 못 한 경우가 많고, 사용자 개인의 장소에 대한 시각적 성향에 부합하는 장소를 추천하기 어려운 점이 있다. 하지만, 본 논문에서 구현한 이미지 추천시스템은 사용자가 실제 자신이 선호하는 이미지를 기반으로 이미지를 추천받기 때문에 장소의 이미지를 사용할 시, 사용자의 만족도가 높고 사용자가 미리 자신이 선호하는 장소에 대한 선호도를 기입하지 않고도 이미지로만 추천을 받기 때문에 추천시스템의 취약점 중 콜드스타트와 희박성 문제를 해결할 수 있다. 본 논문에서는 최근 이슈가 되는 딥러닝 알고리즘 중 Faster R-CNN을 기반으로 이미지 추천시스템을 구현하여 개인 선호이미지를 이용한 이미지를 인식하고 유사도를 측정하여 콜드스타트 및 데이터 희박성 문제를 해결하고, 추천의 성능을 높이는 기존의 추천시스템과 다른 새로운 방법을 제안하고자 하였다.
In this paper, we proposed the design and implementation of image recommendation system by using personal preference images based on Deep learning. The proposed method is the recommendation system of a similar images which corresponding to the images by recognizing the objects in images of pers...
In this paper, we proposed the design and implementation of image recommendation system by using personal preference images based on Deep learning. The proposed method is the recommendation system of a similar images which corresponding to the images by recognizing the objects in images of personal preference. The purposed of this paper is that the design and implementation of automatically image recommendation system by recognizing the objects in images for recommending a place according to the personal preferences. In previous works, even though many researches have widely performed for recommending a place by using the evaluation, rating, and check-in data, the research was not existed by using only images. In addition, the above mentioned methods were not objective by using the evaluation and rating. Futhermore, these methods are difficult to recommend a place that corresponding to visual tendency of the user`s personal place. However, because the proposed methods were recommended the images based on the user`s preference, the user`s satisfaction is become more high when using the images of place. Moreover, because the only images were recommended without writing the user`s personal preference on place, cold start and sparse problem among the vulnerability of recommendation system can be solved. Therefore, we implemented the image recommendation system for recognizing image by using the personal preference as well as measuring similarity based on Faster R-CNN among the Deep Learning algorithm. Through the proposed method, we confirmed that the recommendation performance is more improving as well as solving the problem such as cold start and sparseness of data.
Keyword: Recommendation System, Deep Learning, Image Object Detection
In this paper, we proposed the design and implementation of image recommendation system by using personal preference images based on Deep learning. The proposed method is the recommendation system of a similar images which corresponding to the images by recognizing the objects in images of personal preference. The purposed of this paper is that the design and implementation of automatically image recommendation system by recognizing the objects in images for recommending a place according to the personal preferences. In previous works, even though many researches have widely performed for recommending a place by using the evaluation, rating, and check-in data, the research was not existed by using only images. In addition, the above mentioned methods were not objective by using the evaluation and rating. Futhermore, these methods are difficult to recommend a place that corresponding to visual tendency of the user`s personal place. However, because the proposed methods were recommended the images based on the user`s preference, the user`s satisfaction is become more high when using the images of place. Moreover, because the only images were recommended without writing the user`s personal preference on place, cold start and sparse problem among the vulnerability of recommendation system can be solved. Therefore, we implemented the image recommendation system for recognizing image by using the personal preference as well as measuring similarity based on Faster R-CNN among the Deep Learning algorithm. Through the proposed method, we confirmed that the recommendation performance is more improving as well as solving the problem such as cold start and sparseness of data.
Keyword: Recommendation System, Deep Learning, Image Object Detection
AI-Helper
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.