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자료유형: 학술저널

저자정보: 송희석 (한남대학교)

저널정보: 한국데이터전략학회 Journal of Information Technology Applications & Management Journal of Information Technology Applications & Management Vol.26 No.6

발행연도: 2019.12

수록면: 89 - 101 (13page)

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Many researchers have been focused on designing beauty product recommendation system for a long time because of increased need of customers for personalized and customized recommendation in beauty product domain. In addition, as the application of the deep neural network technique becomes active recently, various collaborative filtering techniques based on the deep neural network have been introduced. In this context, this study proposes a deep neural network model suitable for beauty product recommendation by applying Neural Collaborative Filtering and Generalized Matrix Factorization (NCF + GMF) to beauty product recommendation. This study also provides an implementation of web API system to commercialize the proposed recommendation model. The overall performance of the NCF + GMF model was the best when the beauty product recommendation problem was defined as the estimation rating score problem and the binary classification problem. The NCF + GMF model showed also high performance in the top N recommendation.

#Recommender #Deep Neural Network #Beauty Product #Neural Collaborative Filtering #Collaborative Filtering #Matrix Factorization

참고문헌 (21)

참고문헌 신청

Bokde, D. / 2015 / Matrix factorization model in collaborative filtering algorithms : A survey / Prodedia Computer Science 49:136~146

Chee, S. H. S. / 2001 / Data Warehousing and Knowledge Discovery :141~151

Cheng, H. T. / 2016 / Recsys :7~10

조영성 / 2012 / RFM기법과 k-means 기법을 이용한 개인화 추천시스템의 개발 / 한국컴퓨터정보학회논문지 17(6):163~172

Choi, D. J. / 2018 / Design of a Trend Analysis and Recommendation System using Beauty Big Data / Proceedings of Symposium of the Korean Institute of communications and Information Sciences :1520~1521

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송희석

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