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클라이언트 기반 딥러닝을 이용한 검색 카테고리 추천 시스템
A Search Category Recommendation System Using Client-based Deep Learning 원문보기

한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회, 2019 Oct. 30, 2019년, pp.687 - 690  

안철용 (한국방송통신대학교 대학원 정보과학과) ,  박지수 (동국대학교 융합교육원) ,  손지곤 (한국방송통신대학교 대학원 정보과학과)

초록
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웹 사이트 사용자들은 자신의 취향에 맞춘 웹 사이트 개인화 서비스를 원한다. 이에 따라 관련 기업들은 웹 사이트의 회원가입을 통해 사용자들의 개인 정보를 관리하여 개인화 서비스를 지원하고 있다. 하지만 기업들의 개인 정보 유출 사고와 잘못된 기업 간 공유로 개인 정보보호 관리에 어려움이 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 클라이언트 기반 딥러닝(Client-based Deep Learning)과 웹 브라우저 표준 데이터베이스 IndexedDB를 사용하여 검색 카테고리 추천 시스템을 구현한다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 검색 카테고리 추천시스템을 구현하여 클라이언트 기반 딥러닝 적용 방법과 개인정보보호 기반웹 사이트 개인화 방안을 제시한다. W3C가 권고한 웹 브라우저 표준 데이터베이스 IndexedDB를 사용하여 사용자의 검색 카테고리 선택 정보와 검색한 시간정보를 저장한다.
  • 본 논문에서는 웹 사이트 사용자의 검색 카테고리 정보와 시간 정보를 IndexedDB에 저장하고 저장된 검색 카테고리 정보를 조회하여 딥러닝 학습 모델을 통해 검색 카테고리를 추천하는 시스템을 제안하였다.
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