Earticle

초록

영어

In the massive online fashion market, it is not easy for consumers to find the fashion style they want by keyword search for their preferred style. It can be resolved into consumer needs based fashion recommendation. Most of the existing online shopping sites have collected cumtomer’s preference style using the online quastionnair. In this paper, we propose a simple but effective novel model that resolve the traditional method in fashion profiling for consumer’s preference style and needs using implicit profiling method. In addition, we proposed a learning model that reflects the characteristics of the images itself through the deep learning-based intelligent preferred fashion model learned from the collected data. We show that the proposed model gave meaningful results through the qualitative evaluation.

한국어

방대해지고 있는 온라인 패션 시장에서는 소비자도 자신이 원하는 스타일에 대해 키워드 검색으로 원하는 패션 스타일을 일일이 찾기란 쉽지 않은 일이다. 이를 해소해줄 수 있는 것은 소비자의 니즈를 반영한 패션 추천이다. 기존 온라인 쇼핑 사이트는 소비자의 니즈를 파악하고 추천하기 위하여 설문조사 형식으로 소비자의 선호 스타일을 파악하는 것이 대부 분이었다. 본 논문에서는 기존 방법의 한계점을 해소하고자 암묵적 프로파일링 방법을 통하여 소비자들의 니즈와 선호하는 스타일에 대해 간편하고 효과적으로 파악할 수 있는 모델을 제안하였다. 또한 이렇게 수집된 데이터로 학습한 딥러닝기반의 지능형 선호 패션 모델을 통하여 이미지 자체에 대한 특성을 반영하도록 학습하는 방법을 제안하였다. 제안한 모델의 정성적 평가를 통하여 의미있는 결과를 얻을 수 있었다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
2.1 사용자 패션 프로파일링
2.2 스타일 추천
3. 암묵적 사용자 패션 프로파일링 방법
3.1 전문가 필터링
3.2 일반 사용자
4. 딥러닝기반 지능형 선호 패션 추천모델
4.1 Problem Formulization
4.2 모델 학습
5. 딥 러닝기반 사용자 선호 패션 매칭 추천 모델
6. 실험
6.1 Implementation Details
6.2 실험 결과
7. 결론 및 향후 연구
REFERENCES

키워드

저자

• 이설화 [ Seolhwa Lee | 고려대학교 컴퓨터학과 박사과정 ]
• 이찬희 [ Chanhee Lee | 고려대학교 컴퓨터학과 박사과정 ]
• 조재춘 [ Jaechoon Jo | 고려대학교 컴퓨터학과 박사 ]
• 임희석 [ Heuiseok Lim | 고려대학교 컴퓨터학과 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국융합학회논문지 [Journal of the Korea Convergence Society]

• 간기

  월간

• pISSN

  2233-4890

• 수록기간

  2010~2022

• 십진분류

  KDC 530 DDC 620