Earticle

현재 위치 Home

딥러닝 기반 사용자 선호도 정보를 활용한 애니메이션 추천에 관한 연구

첫 페이지 보기
  • 발행기관
    한국경영정보학회 바로가기
  • 간행물
    한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
  • 통권
    2021 한국경영정보학회 춘계통합학술대회 (2021.06)바로가기
  • 페이지
    pp.143-146
  • 저자
    이승우, 이진우, 진요요, 김현지, 이청용
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A395381

※ 기관로그인 시 무료 이용이 가능합니다.
※ 학술발표대회집, 워크숍 자료집 중 4페이지 이내 논문은 '요약'만 제공되는 경우가 있으니, 구매 전에 간행물명, 페이지 수 확인 부탁 드립니다.

4,000원

원문정보

초록

한국어
정보통신 기술의 발전으로 사용자가 접하는 미디어 콘텐츠의 수가 증가함에 따라 정보 과부하 문제가 발생하고 있다. 그중에서도 애니메이션은, 최근 장르 의 확장과 사용자 연령층의 확대로 인해 이전보다 더 많은 양의 콘텐츠가 생산되어, 사용자들의 정보 과부하 문제가 심화되고 있다. 이를 보완하기 위해 애니메이션 플랫폼에서는 전통적인 협업 필터링 기 반의 추천 서비스를 제공하고 있으나 사용자의 평점 데이터가 희소하다는 한계가 존재한다. 본 연구는 이러한 한계를 보완하고자 애니메이션의 텍스트 정 보를 활용한 딥러닝 기반 추천 방법론을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 방법론의 추천 성능을 확인하고자 애니메이션 전문 플랫폼인 Myanimelist에 서 제공하는 실제 사용자 데이터를 수집하여 활용하였다.

목차

초록
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
2.1 딥러닝을 활용한 추천 시스템
2.2 토픽 모델링
Ⅲ. 연구 방법론
IV. 결론
사사(Acknowledgments)
참고문헌

키워드

Recommender System Side Information Deep Learning Topic Modeling Anime

저자

  • 이승우 [ 경희대학교 빅데이터응용학과 ]
  • 이진우 [ 경희대학교 빅데이터응용학과 ]
  • 진요요 [ 경희대학교 경영학과 ]
  • 김현지 [ 연세대학교 의학과 ]
  • 이청용 [ 경희대학교 빅데이터응용학과 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국경영정보학회 [The Korea Society of Management information Systems]
  • 설립연도
    1989
  • 분야
    사회과학>경영학
  • 소개
    이 학회는 경영정보학의 연구 및 교류를 촉진하고 학문의 발전과 응용에 공헌함을 목적으로 합니다.

간행물

  • 간행물명
    한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    1990~2026
  • 십진분류
    KDC 325 DDC 658

이 권호 내 다른 논문 / 한국경영정보학회 정기 학술대회 2021 한국경영정보학회 춘계통합학술대회

    피인용수 : 0건 (자료제공 : 네이버학술정보)

    함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.

      출처 : 네이버학술정보

        0개의 논문이 장바구니에 담겼습니다.

        페이지 저장
        소속기관 조회
        이용자님의 소속기관(단체)이 서비스에 가입되어 있는지 확인해 보십시오.
        기관회원에 소속되어 있는 이용자는 원문을 무료로 이용할 수 있습니다.