최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기한국의류학회지 = Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles, v.43 no.3, 2019년, pp.349 - 360
안효선 (이화여자대학교 의류산업학과) , 권수희 (이화여자대학교 의류산업학과) , 박민정 (이화여자대학교 의류산업학과)
This study analyzes the trends of recommendation services for customized fashion styles in relation to artificial intelligence. To achieve this goal, the study examined filtering technologies of collaborative, content based, and deep-learning as well as analyzed the characteristics of recommendation...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
---|---|---|
내용 기반 필터링은 무엇인가? | 내용 기반 필터링은 항목 속성과 사용자 특성 간의 유사성을 분석하여 추천하는 방법이다. 이를 위해 브랜드, 장르, 카테고리, 가격대 등 상품마다 가진 속성 정보가 분석된 항목 프로파일(Item profile)과 사용자 프로파일(User profile) 간의 상관관계를 분석하여 제품을 추천 한다(Fig. | |
내용 기반 필터링의 장점은 무엇인가? | 사용자 A가 ‘레깅스’ 제품을 구입한다면, ‘레깅스’가 포함되는 ‘스포츠웨어’라는 항목에 함께 포함되는 ‘집업’, ‘조거팬츠’와 같은 제품을 추천하는 기술이다. 내용 기반 필터링은 사용자 수나 접속 수에 영향을 받지 않기 때문에 처음 등록되어 구매 이력이 전혀 없는 새로운 제품도 추천이 가능하다는 장점이 있다. 그러나 추천하고자 하는 항목 프로파일이 사용자 프로파일과 정확하게 일치하지 않을 경우 항목을 선택할 수 없다는 문제점을 가지고 있다(Kozaki, 2016/2017). | |
내용 기반 필터링의 한계는 무엇인가? | 내용 기반 필터링은 사용자 수나 접속 수에 영향을 받지 않기 때문에 처음 등록되어 구매 이력이 전혀 없는 새로운 제품도 추천이 가능하다는 장점이 있다. 그러나 추천하고자 하는 항목 프로파일이 사용자 프로파일과 정확하게 일치하지 않을 경우 항목을 선택할 수 없다는 문제점을 가지고 있다(Kozaki, 2016/2017).또한 추천의 질을 향상시키고자 협력 필터링과 내용 기반 필터링의 두 방법을 결합하여 각각의 장점을 취하는 하이브리드 추천 방법들이 개발되었다. |
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
Free Access. 출판사/학술단체 등이 허락한 무료 공개 사이트를 통해 자유로운 이용이 가능한 논문
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.