Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2021.11a
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  • Pages.795-796
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  • 2021
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Designing a Recommendation System between Korean Start-ups and Foreign Buyers based on Convolutional Neural Network

CNN 기반의 국내 스타트업 해외-바이어간 추천시스템 설계

  • Choi, Jungsuk (Dept. of Convergence Engineering, Hoseo Graduate School of Venture) ;
  • Moon, Nammee (Dept. of Convergence Engineering, Hoseo Graduate School of Venture)
  • 최정석 (호서대학교 벤처대학원 융합공학과) ;
  • 문남미 (호서대학교 벤처대학원 융합공학과)
  • Published : 2021.11.04
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Abstract

본 논문은 국내 스타트업의 상품-서비스에 적합한 해외 바이어를 찾아 맟춤형으로 추천해주는 시스템을 설계하고자 한다. 추천 알고리즘은 CNN 기반의 Word2Vec과 Doc2Vec 알고리즘을 활용하며, 정확도를 높이기 위해 시각정보를 활용한다. 추천 시스템에 사용되는 데이터는 비정형 데이타인 회사 소개 및 상품/서비스 소개 문장 데이터이며, 제품 사진을 시각정보로 이용한다. 유사도가 높은 순으로 추천하기 위해 문장데이타를 키워드 리스트로 변환하고, Word2vec 모델에 이식시켜 키워드 좌표를 만들어 벡터화한다. 그리고, 문장의 중심점간 거리를 계산해 기업간 유사성 및 연관성을 도출한다. 이를 바탕으로 국내 스타트업의 문장데이타 및 시각정보와 유사도가 높은 순으로 해외바이어를 추천한다.

Keywords