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A Hybrid Collaborative Filtering-based Product Recommender System using Search Keywords
Yunju Lee(이윤주),Haram Won(원하람),Jaeseung Shim(심재승),Hyunchul Ahn(안현철) 한국지능정보시스템학회 2020 지능정보연구 Vol.26 No.1
A recommender system is a system that recommends products or services that best meet the preferences of each customer using statistical or machine learning techniques. Collaborative filtering (CF) is the most commonly used algorithm for implementing recommender systems. However, in most cases, it only uses purchase history or customer ratings, even though customers provide numerous other data that are available. E-commerce customers frequently use a search function to find the products in which they are interested among the vast array of products offered. Such search keyword data may be a very useful information source for modeling customer preferences. However, it is rarely used as a source of information for recommendation systems. In this paper, we propose a novel hybrid CF model based on the Doc2Vec algorithm using search keywords and purchase history data of online shopping mall customers. To validate the applicability of the proposed model, we empirically tested its performance using real-world online shopping mall data from Korea. As the number of recommended products increases, the recommendation performance of the proposed CF (or, hybrid CF based on the customer’s search keywords) is improved. On the other hand, the performance of a conventional CF gradually decreased as the number of recommended products increased. As a result, we found that using search keyword data effectively represents customer preferences and might contribute to an improvement in conventional CF recommender systems.
고객의 검색패턴과 상품 상세정보를 활용한 상품 추천 모형의 개선
이윤주(Yunju Lee),이재준(Jaejun Lee),안현철(Hyunchul Ahn) 한국컴퓨터정보학회 2021 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.26 No.1
본 논문에서는 검색 키워드와 상품 상세정보를 활용한 Doc2vec 기반의 새로운 추천 모형을 제안한다. 지금까지 추천 시스템에 관한 많은 기존 연구에서는 고객의 구매 이력이나 평점 같은 정형 데이터만을 사용하는 협업 필터링(CF) 알고리즘에 기반한 추천 모델이 제안되었다. 그러나 CF에서 온라인 고객 리뷰와 같은 비정형 데이터를 사용하면, 보다 나은 추천결과를 도출할 수 있다. 이에 본 연구에서는 기존 연구에서 거의 활용되지 않았던 검색 키워드 정보와 상품 상세정보를 제품 추천에 활용할 것을 제안한다. 본 연구의 제안 모형은 고객이 구매한 상품에 대한 평점, 검색어, 상품 상세정보를 종합적으로 고려한 CF 알고리즘을 이용해 추천결과를 생성한다. 이 때 비정형 데이터로부터 정량적인 패턴을 추출하기 위한 방법으로는 Doc2vec이 적용된다. 실험 결과 제안 모형이 기존 추천 모형보다 더 나은 성능을 보이는 것을 알 수 있었고, 검색어 및 상품 상세정보가 추천에 유의한 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구는 고객의 온라인 행동 정보를 추천시스템에 적용하였다는 점과 전통적인 CF의 한계 중 하나인 콜드 스타트 문제를 완화하였다는 점에서 학술적 의의가 있다. In this paper, we propose a novel recommendation model based on Doc2vec using search keywords and product details. Until now, a lot of prior studies on recommender systems have proposed collaborative filtering (CF) as the main algorithm for recommendation, which uses only structured input data such as customers’ purchase history or ratings. However, the use of unstructured data like online customer review in CF may lead to better recommendation. Under this background, we propose to use search keyword data and product detail information, which are seldom used in previous studies, for product recommendation. The proposed model makes recommendation by using CF which simultaneously considers ratings, search keywords and detailed information of the products purchased by customers. To extract quantitative patterns from these unstructured data, Doc2vec is applied. As a result of the experiment, the proposed model was found to outperform the conventional recommendation model. In addition, it was confirmed that search keywords and product details had a significant effect on recommendation. This study has academic significance in that it tries to apply the customers" online behavior information to the recommendation system and that it mitigates the cold start problem, which is one of the critical limitations of CF.
텍스트 마이닝 기법을 활용한 웹툰 댓글 분석 : 네이버 베스트 도전 웹툰을 중심으로
이윤주(Yunju Lee),소현정(Hyeonjeong So),곽기영(Kee-Young Kwahk),안현철(Hyunchul Ahn) 한국컴퓨터정보학회 2020 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2
웹툰 시장의 성장에 따라, 웹툰을 주제로 다양한 연구가 진행되고 있다. 그러나 웹툰의 댓글을 분석한 연구는 특정 웹툰에 한정된 연구가 많아 일반적인 웹툰 독자의 댓글 특징을 보기에는 한계가 있다. 또한 웹툰의 흥행과 관련하여, 흥행에 성공한 웹툰과 그렇지 못한 웹툰의 독자 반응을 파악하는 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 웹툰의 흥행에 주목하여, 흥행의 지표를 웹툰 플랫폼 정식연재로 판단하고, 정식연재가 된 웹툰과 되지 못한 웹툰의 댓글을 비교 분석하였다. 분석 결과, 정식연재가 된 웹툰은 긍정적인 감상평 외에 2차적 저작물을 언급하고 등장인물의 이름 언급이 높았으나 정식연재가 되지 못한 웹툰은 부정적인 감상평 외에, 웹툰 요소에 대한 부정적 언급과 웹툰 장르와 다른 장르의 언급이 나타나 웹툰에 대한 독자의 불만족 요인을 파악할 수 있었다.
전문대학생의 셀프리더십, 거부민감성이 주관적 삶의 질에 미치는 영향
이윤주(Yunju Lee),서보미(Bomi Seo) 한국산학기술학회 2018 한국산학기술학회논문지 Vol.19 No.9
본 연구는 전문대학생의 셀프리더십과 거부민감성이 주관적 삶의 질에 미치는영향을 파악하여 기초자료를 제공하고자 한다. 일개 대학 전문대학생에게 2016년 11월 14일부터 11월 30일까지 기혼자와 간호학과 학생을 제외하고 설문 조사를 실시한 결과, 불성실한 응답을 제외하고 총 607명 응답을 분석하였다. 자료는 SPSS 18.0 버전으로 t-test, ANOVA, Pearson 상관계수와 단계적 다중회귀분석으로 분석하였다. 전문대학생의 주관적 삶의 질 정도는 4.1점(7점 기준)으로 여학생에 비해 남학생의 주관적 삶의 질이 높고(p=.021), 1학년인 경우가 그렇지 않은 경우보다 삶의 질이 낮았다(p<.001). 셀프리더십과 양의 상관관계(r=.279)를 보이고, 거부민감성과는 음의 상관관계 (r=-.224)를 나타내었다. 전문대학생의 주관적 삶의 질에 대한 회귀분석 결과, 전공만족도(β=32, p<.001), 자연적 보상전략(β=23, p<.001), 성별(β=.17, p<.001), 예기불안(β=-.15, p<.001) 및 학년(β=.14, p<.001)순으로 통계적으로 유의하였으며, 이에 대한 설명력은 27.6%이었다. 추후 전문대학생의 주관적인 삶의 질을 향상시키기 위해 셀프리더십과 거부민감성에 대한 교육프로그램을 개발하여 적용하는 것이 필요할 것이다. 또한, 신입생과 여학생의 경우에 삶의 질을 향상시키기 위해 보다 각별한 관심이 요구되는 바이다. The purpose of this study was to provide a basic data required to improve the satisfaction of life in college students. A sample of 607 students attending the university in Incheon, Korea completed a survey, which consisted of a quality of life questionnaire and sociodemographic inventory. The data were collected between November 14 and November 30, 2016. Data analysis was performed using t-test, ANOVA, Pearson correlation coefficients, and stepwise multiple regression analysis with SPSS/WIN 18.0 program. The subjective quality of life was significantly correlated with self-leadership (r=.279, p<0.01) and rejection sensitivity (r=-.224, p<0.01). The significant predictors that influence the quality of life of subjects were satisfaction in major, natural reward strategies, gender, anticipated anxiety and grade, in which 27.6% (F=47.27, p<0.01) was the explained variance. (Ed note: confirm) This study showed that rejection sensitivity and self-leadership were significant factors that influenced college students’ subjective quality of life. Therefore, college administrators may consider developing educational programs about rejection sensitivity and self-leadership for college students to improve subjective quality of life.