딥러닝을 이용한 개인화 맞춤 태그 추천 시스템
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 안영재 | - |
dc.contributor.author | 김건우 | - |
dc.contributor.author | 이동호 | - |
dc.date.accessioned | 2021-06-22T11:03:27Z | - |
dc.date.available | 2021-06-22T11:03:27Z | - |
dc.date.created | 2021-02-18 | - |
dc.date.issued | 2018-12 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/erica/handle/2021.sw.erica/4732 | - |
dc.description.abstract | 스마트 기기와 디지털카메라의 발달로 소셜 멀티미디어 플랫폼에 올라오는 멀티미디어 정보의 양이 급격하게 증가하고 있다. 사용자 태그는 유사한 흥미를 느낀 사용자에게 이미지를 추천하거나 검색을 용이하지만 부정확한 태그나 스팸 태그로 인해 이미지 추천 및 검색의 성능을 저하시키고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 태그 추천 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 입력 이미지에 대해 개인화된 태그를 추천하기 위해 딥러닝을 활용한 태그 추천 기법을 제안한다. 기존 진행되었던 개인화 태그 추천기법 연구에서는 프로파일링 방법을 통해 개인화 맞춤 태그를 추천하지만 프로파일링에는 불필요한 정보들이 포함되어 있었다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 사용자의 기존 태그만을 활용하여 사용자가 흥미를 느끼는 카테고리를 찾고 카테고리에 해당하는 태그를 추천한다. 실험 결과에서 제안하는 시스템의 우수성을 보이고 개인화 맞춤 태그 결과를 보인다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국정보과학회 | - |
dc.title | 딥러닝을 이용한 개인화 맞춤 태그 추천 시스템 | - |
dc.title.alternative | Personalized tag recommendation system using deep learning | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 이동호 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 한국정보과학회 2018년 한국소프트웨어종합학술대회 논문집, pp.112 - 114 | - |
dc.relation.isPartOf | 한국정보과학회 2018년 한국소프트웨어종합학술대회 논문집 | - |
dc.citation.title | 한국정보과학회 2018년 한국소프트웨어종합학술대회 논문집 | - |
dc.citation.startPage | 112 | - |
dc.citation.endPage | 114 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.description.journalClass | 3 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
dc.identifier.url | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE07613520 | - |
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