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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
강한훈 유성준
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2006 가을 학술발표논문집 제33권 제2호(C)
발행연도
2006.10
수록면
240 - 245 (6page)

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본 논문에서는 의상에 대한 사용자 선호도를 찾아내는 기법에 대하여 기술한다. 의사에 대한 사용자 선호도를 찾기 위해서 의상 데이터에 대해 데이터 모델을 새롭게 제안한다. 이 데이터 모델을 기반으로 사용자의 의상관련 히스토리를 저장한다. 이렇게 저장된 히스토리 정보에 기계 학습 기법 중 최근 각광받고 있는 SVM 기법을 적용하여 사용자 선호도를 찾아내도록 하였다. 이 결과를 다른 학습 기법인 Naive Bayes 기법을 사용하여 의상에 대한 사용자 선호도를 검색한 성능과 비교하여 우리 모델이 더 좋다는 것을 확인하였다. 우리는 5명의 사용자에 대해서 동일한 취향을 갖는 사용자가 몇 명인지에 따라 A(모두 다름), B(2명), C(3명), D(4명), E(모두 같음) 형태별, 사용자별 1000건의 히스토리를 일정한 기준에 따라 생성했다. 그리고 이 중에서 900건을 학습용 데이터, 100건을 검증용 데이터로 선정하여 실험이 진행되었다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 데이터 모델
4.실험
5. 결론 및 향후 연구
6. 참고문헌
7. 부록 - 남성 정장 요소 및 벡터 값

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