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학술저널
저자정보
정종진 (Daejin University) 강동구 (Daejin University) 김지연 (Daejin University)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제69권 제7호
발행연도
2020.7
수록면
1,087 - 1,094 (8page)
DOI
10.5370/KIEE.2020.69.7.1087

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Recently, deep learning based services has been actively developed in various fields. Especially, in the online distribution environment some Applications with deep learning based on large amounts of data and user information began to be applied to real systems. In this paper, we develop an application system which recommends goods after learning and predicting using deep learning by presenting good image that user wants to purchase in online market sites. At this time, we apply three revised models based on the transfer learning model for automatic image recognition. After image recognition of goods, the system produces candidate goods and requires filter condition input for goods he wants to purchase. Finally, the system recommends goods by content-based recommendation method. In this paper, we experiment three revised models of image recognition which are used as core techniques in the system. These models are fully connected network, k-nearest neighbors search and linear SVM and they act as a classifier within the transfer learning model architecture. We experiment and compare performance evaluation for the revised models.
#Recommendation #Deep Learning #Transfer Learning #FCN #k-NN #Linear SVM

목차

Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 실험 및 평가
5. 결론
References

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
Olga Russakovsky / 2015 / ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge(ILSVRC) / International Journal of Computer Vision 115(3):211~252 google schola A. Ahmed / 2008 / Training hierarchical feed-forward visual recognition models using transfer learning from pseudo-tasks / Proceedings of European Conference on Computer Vision(ECCV) :69~82 google schola Hao Wang / 2015 / Collaborative deep learning for recommender systems / Proceedings of the 21th ACM SIGKDD :1235~1244 google schola Yosinski, J. / 2014 / How transferable are features indeep neural networks? / Advances in neural information processing systems :3320~3328 google schola Szegedy C. / 2017 / Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning / Proceedings of the Thirty-First AAAI Conference on Artificial Intelligence :4278~4284 google schola

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