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NTIS 바로가기주관연구기관 | 평택대학교 PyeongTaek University |
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연구책임자 | 백주련 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2024-03 |
과제시작연도 | 2023 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202400007862 |
과제고유번호 | 1711187969 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2024-09-19 |
키워드 | 초개인화 큐레이션 서비스.초개인화 추천시스템.비지도학습 추천알고리즘.Hyper-Personalized Curation Services.Hyper-Personalized Recommendation.Unsupervised Learning Recommendation. |
□ 연구개요
전자상거래의 대중화, 그로부터 생산되는 그림자 데이터들 (shadow data), 이를 적극 활용한 Amazon 의 독자적인 추천 시스템 A9을 기점으로 빅 데이터, 딥 러닝과 결부된 추천 시스템은 IT B2C 생태계의 필수로 자리 잡았다고 해도 과언이 아니다. 서비스 관점에서 구축되는 추천 시스템의 성능은 얼마나 효율적인 추천 알고리즘을 적용하여 심층적으로 설계되었는가에 좌우된다고도 볼 수 있다. 특히, 추천 시스템의 초개인화 (Hyper-Personalization)는 세계적인 추세로 1~2년 전부터 구글, 아
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