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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김은비 (다산콜재단) 이청용 (경희대학교) 장필식 (경희대학교) 김재경 (경희대학교)
저널정보
한국지능정보시스템학회 지능정보연구 지능정보연구 제28권 제4호
발행연도
2022.12
수록면
95 - 117 (23page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

공공 데이터 기반 소비자 상황을 고려한 시간대별 미디어 추천 시스템 연구
김은비 ,  이청용 ,  장필식 외 1명 지능정보연구 2022.12 학술저널

2021

심층신경망을 이용한 소비자 상황 및 시간대별 미디어 추천시스템 연구
김은비 경영학과 2021.01 학위논문

초록· 키워드

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인터넷 기술의 발전으로 인해 다양한 미디어가 등장하면서 광고주들은 기업의 광고 전략에 적합한 미디어를 선택하는데 어려움을 경험하고 있다. 전통적인 광고 마케팅 전략을 바탕으로 광고 미디어를 선택하면 소비자의 상황 정보를 효과적으로 반영하는데 어려움이 존재한다. 이러한 상황에서 소비자의 과거 데이터를 분석하여 소비자가 필요하거나 관심 있는 정보를 바탕으로 광고주에게 맞춤형 미디어를 제공하는 추천 시스템이 필요하다. 전통적인 추천 시스템은 정량적 선호도 정보를 기반으로 추천 서비스를 제공하기 때문에 다양한 상황 정보를 반영하기 어려운 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 딥러닝을 이용하여 소비자의 미디어 시청 시간, 거주 지역, 나이, 성별 등 상황 정보를 고려하여 광고주에게 맞춤형 미디어를 추천하는 방법론을 제안한다. 본 연구는 한국방송광고진흥공사에서 제공하는 소비자행태조사 데이터를 사용하여 추천 시스템을 구축하였다. 또한, 기존 연구에서 널리 사용되는 여러 벤치마크 모델과 비교하여 추천 성능을 검증하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안하는 소비자의 상황 정보를 반영한 추천 모델이 기존의 벤치마크 모델보다 높은 정확성을 나타내는 것을 확인하였다. 이 연구는 향후 광고주들이 소비자의 여러 상황 정보를 바탕으로 맞춤형 미디어 선택할 때 효과적인 의사결정을 내릴 수 있도록 도움을 주는데 기여를 할 수 있을 것으로 기대한다.
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목차

1. 서론
2. 관련 연구
3. 연구 방법론
4. 실험 결과
5. 결론
참고문헌(References)
Abstract

참고문헌 (37)

참고문헌 신청
김혜경, 최일영, 하기목, 김재경. (2010). 사회 네트워크를 이용한 사용자 기반 유헬스케어 서비스 추천 시스템 개발. 지능정보연구, 16(3), 181-199. dbpia 김혜원, 서대룡, 김은경. (2018). 뉴미디어 광고, 제품의 소비자를 광고의 생산자로 만들다. 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지, 8(3), 511-519. dbpia 이항, 김준환. (2021) 구독서비스에서 개인화 서비스 vs. 맞춤화 서비스가 고객만족 및 구매 의도에 미치는 영향. 융복합지식학회논문지, 9(1), 17-28. dbpia 이청용, 이병현, 이흠철, 김재경. (2021). CNN 기반 리뷰 유용성 점수 예측을 통한 개인화 추천 서비스 성능 향상에 관한 연구. 지능정보연구, 27(3), 29-56. dbpia 전병국, 안현철. (2015). 사용자 리뷰 마이닝을 결합한 협업 필터링 시스템: 스마트폰 앱 추천에의 응용. 지능정보연구, 21(2), 1-18. dbpia

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