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초록

영어

As artificial intelligence technology advances, personalized recommendation systems using big data have attracted huge attention. In the case of beauty products, product preferences are clearly divided depending on customers’ skin types and sensitivity along with individual tastes, so it is necessary to provide customized recommendation services based on accumulated customer data. Therefore, by employing deep learning methods, this study proposes a neural network-based recommendation model utilizing both product search history and context information such as gender, skin types and skin worries of customers. The results show that our model with context information outperforms collaborative filtering-based recommender system models using customer search history.

한국어

인공지능 기술이 발달함에 따라 빅데이터를 활용한 개인화 추천시스템에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 뷰티 제품의 경우 개인의 취향과 더불어 피부 특성 및 민감도에 따라 제품 선호도가 명확히 구분되므로 축적된 고객 데이터를 활용하여 고객 맞춤형 추천서비스를 제공하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 기법을 활용하여 제품 검색 기록과 개인 사용자의 피부 타입과 고민 등의 콘텍스트 정보를 함께 반영한 심층 신경망 기반의 추천시스템 모델을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 실제 화장품 검색 플렛폼의 데이터를 활용하여 성능 평가를 실시하였다. 본 연구의 실험 결과, 고객의 콘텍스트 정보를 포함한 모델이 제품 검색 기록만을 활용한 기존의 협업 필터링 모델들 보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 문헌 연구
2.1 뷰티 산업 동향 연구
2.2 추천 시스템 연구
2.3 뷰티 제품 관련 추천 시스템 연구
Ⅲ. 추천 시스템 모형
3.1 연구 절차
3.2 데이터 수집
3.3 모형 개요
3.4 제안 모형
Ⅳ. 실험
4.1 분석 결과
Ⅴ. 토의 및 시사점
5.1 연구 토의 및 시사점
5.2 한계점 및 향후 연구 방향
참고문헌
Abstract

키워드

저자

• 김효중 [ Hyojoong Kim | 연세대학교 정보대학원 석사과정 ]
• 신우식 [ Woosik Shin | 연세대학교 정보대학원 박사과정 ]
• 신동훈 [ Donghoon Shin | 연세대학교 정보대학원 석사과정 ]
• 김희웅 [ Hee-Woong Kim | 연세대학교 정보대학원 교수 ] 교신저자
• 김화경 [ Hwakyung Kim | (주)로켓뷰 CEO ]

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  경영정보학연구 [Information Systems Review]

• 간기

  계간

• pISSN

  2982-6551

• eISSN

  2982-6837

• 수록기간

  1999~2024

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 325 DDC 658

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