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전자상거래 플랫폼 상품 데이터를 활용한 패션 조합 추천 시스템 설계 : 딥러닝 이미지 분류와 다목적 최적화를 중심으로
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- 발행기관
- 한국경영정보학회 바로가기
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- 간행물
- 한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
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- 통권
- 2025 경영정보관련 학회 춘계통합학술대회 (2025.05)바로가기
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- 페이지
- pp.703-708
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A472704
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원문정보
초록
- 한국어
- 최근 AI의 발전으로 추천시스템이 보편화됨에 따라 소비자 경험이 획일화되고 있으며, 스타일 기반 맞춤형 상품 조합 추천 수요가 증가하고 있다. 본 연구는 전자상거래 플랫폼 29CM의 상품 데이터를 활용해 개인 맞춤형 상품 조합 추천을 실현하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 이미지 기반 스타일 분류와 다목적 최적화로 구성되었다. 실험 결과, 스타일 유사도와 리뷰 만족도를 동시에 극대화하는 파레토 최적해가 도출되었다. 본 연구는 개인 맞춤형 패션 스타일 서비스 제공 시 효율적인 상품 구성 도출 도구로 활용될 것으로 기대한다.
목차
Abstract
서론
연구 방법
데이터 수집 및 전처리
딥러닝 기반 스타일 분류
다목적 최적화 기반 조합 추천시스템
연구 결과
스타일 분류 성능 평가
최적 조합 추천 결과
결론
감사의 글
참고문헌
키워드
Fashion Recommendation System Image Classification Multi-objective Optimization저자
간행물 정보
발행기관
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- 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
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- 간행물명
- 한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 1990~2025
- 십진분류
- KDC 325 DDC 658
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