"개인화 추천시스템"의 검색결과 입니다.

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"개인화 추천시스템" 검색결과 41-60 / 9,495건

인공신경망 기반의 개인 맞춤형 보험 상품 추천 시스템 개발

대한안전경영과학회 서광규

논문 | 6페이지 | 4,000원 | 등록일 2016.04.02 | 수정일 2023.04.05

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알고리즘, 추천시스템, 콘텐츠 소비 방향성, 웹과소셜미디어

추천 시스템 – 이화여자대학교 대학원 컴퓨터공학과 TIAN LIANHUA 모바일 쇼핑 개인화 서비스의 추천 기능 사용자 경험 향상에 대한 연구 – 이화여자대학교 디자인대학원 UX ... 에서 빅데이터를 이용한 알고리즘 기반의 추천시스템 이 사용되기 시작했음알고리즘이란 ? 알고리즘 기반 추천시스템 은 사용자들이 미디어 콘텐츠를 소비하는 동안 현재 보는 콘텐츠와 유사 ... 를 예측해내는 방법을 말한다 . 사용자 기반 필터링 아이템 기반 필터링개인 추천 서비스 , 우리는 이롭게 사용하고 있는가인공지능 추천 서비스를 도입하고 하루 평균 페이지가 2019 년

리포트 | 27페이지 | 3,000원 | 등록일 2022.12.01 | 수정일 2023.03.22

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전자상거래에서 추천시스템의 활용과 소비자 행동 변화

) 개인화 추천이 소비자 구매 의사결정에 미치는 영향(4) 교차 판매와 상향 판매 전략에서의 추천 활용(5) 소비자 경험과 만족도 향상에 기여하는 추천 메커니즘(6) 추천시스템 ... 과 소비자 신뢰 형성의 상관관계(7) 개인정보 활용과 윤리적 쟁점(8) 미래 전자상거래에서의 추천시스템 발전 방향3. 결론4. 참고문헌1. 서론전자상거래는 단순히 상품을 온라인으로 거래 ... 거래 환경의 변화와 추천시스템의 필요성온라인 쇼핑몰에는 수백만 개의 상품이 등록되어 있다. 소비자는 제한된 시간과 인지 자원 속에서 필요한 상품을 탐색하기 어렵기 때문에, 개인

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.08.29

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미래 사회에서 추천시스템 기술의 전망과 정책적 과제

화(3) 맥락 인식(Context-aware)과 감정 기반 추천 기술의 부상(4) 멀티모달 데이터와 초개인화(Hyper-personalization) 시대의 도래(5) 추천시스템 ... 적 과제를 논의하는 것이 중요하다.2. 본론(1) 추천시스템 기술 발전의 흐름과 미래적 의의추천시스템은 협업 필터링, 콘텐츠 기반, 하이브리드 모델을 거쳐 딥러닝 기반 초개인 ... 하면서, 추천시스템은 초개인화 시대를 열고 있다. 헬스케어 분야에서는 개인의 유전자 정보, 식습관, 운동 데이터를 기반으로 맞춤형 건강 관리 서비스를 제공할 수 있고, 교육

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.08.29

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스트리밍 서비스에서의 추천시스템 적용 사례

와 알고리즘 발전(3) 유튜브 추천시스템의 작동 원리와 진화 과정(4) 개인화 경험과 시청 지속 시간 증대 효과(5) 필터 버블과 정보 다양성 축소 문제(6) 추천시스템이 콘텐츠 제작 ... 시간대 등 다양한 데이터를 활용하며, 썸네일 이미지까지 개인화하는 알고리즘을 적용해 차별화된 경험을 제공한다.(3) 유튜브 추천시스템의 작동 원리와 진화 과정유튜브는 초기에 단순히 ... , 시청 지속 시간, 사용자 만족도 등 다양한 지표를 고려하여 최종 순서를 정한다.(4) 개인화 경험과 시청 지속 시간 증대 효과넷플릭스와 유튜브의 추천시스템은 사용자가 새로운

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.08.29

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딥러닝을 활용한 최신 추천 기술 동향

딥러닝을 활용한 최신 추천 기술 동향목차1. 서론2. 본론(1) 딥러닝 기반 추천시스템의 등장 배경(2) 신경망 기반 임베딩 기법과 잠재 요인 모델의 진화(3) 순환신경망(RNN ... )과 시퀀스 기반 추천(4) 합성곱신경망(CNN)의 특징 추출과 추천 활용(5) 어텐션 메커니즘과 트랜스포머 기반 추천모델(6) 대규모 언어모델(LLM)과 추천시스템의 융합(7 ... 시스템의 패러다임을 근본적으로 변화시켰다. 전통적인 협업 필터링과 콘텐츠 기반 추천은 일정 수준의 성과를 보였으나, 데이터 희소성과 콜드스타트, 복잡한 상호작용 패턴의 한계로 인해

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.08.29

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하이브리드 추천시스템의 등장과 성능 향상 전략

추천시스템은 기술적으로 성능을 향상시키지만, 여전히 사회적 논란에서 자유롭지 않다. 알고리즘의 편향은 여전히 존재할 수 있으며, 지나친 개인화는 정보의 다양성을 저해한다. 또한 ... 하이브리드 추천시스템의 등장과 성능 향상 전략목차1. 서론2. 본론(1) 하이브리드 추천시스템의 개념과 필요성(2) 협업 필터링과 콘텐츠 기반 추천의 상호 보완성(3) 하이브리드 ... 모델의 주요 유형과 구조적 특징(4) 행렬 분해와 딥러닝을 결합한 최신 접근법(5) 성능 향상을 위한 다양성·정확성 균형 전략(6) 산업별 하이브리드 추천시스템 적용 사례(7

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.08.29

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추천시스템의 개념과 발전 과정

. 서론추천시스템은 정보 과잉의 시대에 개인 맞춤형 정보 제공을 통해 사용자의 선택을 돕는 핵심 기술로 자리매김해왔다. 인터넷과 모바일 기술이 확산되면서 사용자가 소비할 수 있 ... 추천시스템의 개념과 발전 과정목차1. 서론2. 본론(1) 추천시스템의 정의와 기본 구조(2) 초기 추천 알고리즘의 등장과 발전 배경(3) 협업 필터링 기법의 원리와 한계(4 ... ) 콘텐츠 기반 추천의 발전과 응용 사례(5) 하이브리드 모델의 부상과 통합 전략(6) 빅데이터와 딥러닝 시대의 추천 기술(7) 산업별 추천시스템의 활용 현황3. 결론4. 참고문헌1

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.08.29

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콘텐츠 기반 추천 시스템의 특징과 응용

의 활용(8) 교육·헬스케어 영역에서의 응용 가능성3. 결론4. 참고문헌1. 서론추천시스템은 정보 과잉 시대에 개인 맞춤형 경험을 제공하기 위해 등장하였다. 그중 콘텐츠 기반 추천 ... 콘텐츠 기반 추천 시스템의 특징과 응용목차1. 서론2. 본론(1) 콘텐츠 기반 추천 시스템의 정의와 기본 구조(2) 아이템 특성 분석과 벡터화 기법(3) 사용자 프로파일링과 선호 ... 방식은 아이템의 본질적 특징을 중심으로 추천을 생성한다는 점에서 차별성을 가진다. 본 논문은 콘텐츠 기반 추천 시스템의 개념과 특징을 분석하고, 다양한 산업 분야에서의 응용 가능

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.08.29

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협업 필터링 추천 알고리즘의 원리와 한계

자에게 적합한 콘텐츠를 선별하여 제공하는 기술로 협업 필터링은 가장 대표적인 추천 접근 방식으로 자리잡았다. 협업 필터링은 개인의 명시적 취향을 묻지 않고, 유사한 행동을 보이는 다른 ... 이 활용된다. 예를 들어 영화 추천 시스템에서 특정 사용자가 A, B 영화를 좋아했을 경우, 동일하게 A, B 영화를 선호한 다른 사용자들이 선호하는 C 영화를 추천하는 방식이 ... 않아 적절한 추천을 생성할 수 없는 콜드스타트 문제가 발생한다. 이러한 한계는 추천시스템의 신뢰성과 효용성을 저하시킬 수 있다.(6) 확장성과 실시간성의 기술적 제약수억 명

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.08.29

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추천 알고리즘의 편향성과 사회적 문제

결정에 지대한 영향을 미치고 있다. 넷플릭스, 유튜브, 아마존과 같은 글로벌 플랫폼은 사용자 경험을 개인화하기 위해 정교한 추천 기술을 활용하고 있으며, 이는 소비자의 선택과 행동 ... 순환과 편향 증폭 현상추천 시스템은 사용자 반응을 학습해 다시 추천에 반영하는 순환 구조를 가진다. 따라서 초기의 편향은 시간이 지남에 따라 더욱 강화된다. 특정 콘텐츠가 추천 ... 예다. 또한 정책적 차원에서는 GDPR과 같은 개인정보 보호법, 알고리즘 투명성 강화 규제가 필요하다. 기업 차원에서도 추천 결과의 공정성과 사회적 책임을 고려하는 거버넌스 체계가 구축되어야 한다.

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.08.29

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[A+] 인공지능의 기본 개념과 원리 및 일상생활과 교육 분야에서의 활용 사례

4.3 개인화된 추천 시스템교육 분야에서의 인공지능 활용 사례5.1 지능형 튜터링 시스템5.2 학습 분석과 데이터 기반 교육5.3 가상 및 증강 현실을 이용한 학습결론상세 내용1 ... 이 됩니다.4.3 개인화된 추천 시스템: 넷플릭스, 유튜브, 아마존과 같은 플랫폼은 AI를 이용해 사용자의 과거 행동을 분석하고, 개인화된 콘텐츠와 제품을 추천합니다. 이는 사용 ... 을 기반으로 관심 있을 만한 동영상을 제안합니다. 아마존은 사용자의 구매 이력을 분석하여 관련 상품을 추천하고, 개인화된 쇼핑 경험을 제공합니다. 이러한 추천 시스템은 사용자에게 더 나

리포트 | 4페이지 | 2,500원 | 등록일 2024.07.06

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TV프로그램을 위한 내용기반 추천 시스템 (A Content-based TV Program Recommender)

한국정보과학회 유상원, 이홍래, 이형동, 김형주

논문 | 10페이지 | 무료 | 등록일 2025.02.27 | 수정일 2025.03.06

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뷰티 입점제안서 뷰티상품소개서 메이크업 제안서

개인 맞춤 추천 서비스 MY MOOD ON MOOD ON 기능은 고객 피부 분석 및 구매 여정 등 데이터 기반 알고리즘을 통해 최적의 상품을 매칭합니다 . MY MOOD ON 개인 ... 화장품을 추천 무드 타입 피부 특성에 따라 피부타입 분류 데이터 분석 피부타입 , 구매여정 등 데이터 분석 2 www.yoursite.com 피피티모아 소개 맞춤추천 뷰티 플랫폼 ... 맞춤 추천기능 활성화 MY MOOD ON 맞춤 큐레이션 된 베스트 Top50 화장품 제안 맞춤 리뷰 필터 내 피부타입과 동일한 유저 리뷰만 제공 3 www.yoursite.com

ppt테마 | 15페이지 | 2,000원 | 등록일 2024.08.28

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선호도 전이 확률을 이용한 멀티미디어 컨텐츠 추천 시스템 (A multimedia contents recommendation system using preference transition probability)

한국지능시스템학회 박성준, 김영국, 강상길

논문 | 8페이지 | 무료 | 등록일 2025.03.01 | 수정일 2025.03.06

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뷰티 입점제안서 플랫폼 메이크업 제안서

등 데이터 기반 알고리즘을 통해 최적의 상품을 매칭합니다 . MY MOOD ON 개인 맞춤 추천기능 활성화 MY MOOD ON 맞춤 큐레이션 된 베스트 Top50 화장품 제안 맞춤 ... 개인 맞춤 추천 서비스 MY MOOD ON데이터 기반 개인 맞춤 뷰티 버티컬 커머스로 유저 고유의 MOOD 를 만들어 나갈 수 있도록 도와주는 서비스입니다 . 피부타입을 40 ... Copyright © copyright all rights reserved. | www.yoursite.com 퍼스널온만의 알고리즘을 통해 고객에게 최적화된 맞춤 화장품을 추천

ppt테마 | 15페이지 | 2,000원 | 등록일 2024.08.28

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슬기로운 인공지능 활용법(AI 리터러시의 필요성)

하고, 인공지능이 음악 작곡과 광고 연출의 일부까지 맡아서 일하는 시대가 왔다. OTT 플랫폼에서 개인별 취향과 습관에 맞게 좋아할 만한 콘텐츠를 높은 정확도로 추천해주거나, 소비 ... 습관을 분석해 원하는 제품을 적절한 타이밍에 추천하고 광고하는 시스템은 모두 인공지능의 발전에서 비롯한다. 유통과 콘텐츠 업계에서 인공지능을 활용해 매출과 플랫폼 접속 시간을 늘리 ... 를 악용한 페이크뉴스 또는 포르노로 활용되는 등의 사회적 문제가 대표적이다. 콘텐츠 제작 뿐만 아니라 인공지능 추천 시스템 또한 사회를 양극화시키고 편향된 콘텐츠만을 소비할 수 있

리포트 | 3페이지 | 1,500원 | 등록일 2022.02.18

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다기준 의사결정 방법을 고려한 베이지안 네트워크 기반 음악 추천 시스템 (Bayesian network based Music Recommendation System considering Multi-Criteria Decision Making)

한국디지털정책학회 김남국, 이상용

논문 | 8페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.09 | 수정일 2025.05.08

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유비쿼터스 환경에서 자원 공유를 위한 상황인지 기반 개인화 추천 (Personalized Recommendation based on Context-Aware for Resource Sharing in Ubiquitous Environments)

한국컴퓨터정보학회 박종현, 강지훈

논문 | 8페이지 | 무료 | 등록일 2025.05.29 | 수정일 2025.06.05

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협력적 추천을 위한 사용자와 항목 모델의 효율적인 통합 방법 (Efficient Methods for Combining User and Article Models for Collaborative Recommendation)

한국정보과학회 도영아, 김종수, 류정우, 김명원

논문 | 10페이지 | 무료 | 등록일 2025.02.27 | 수정일 2025.03.06

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