Acknowledgement
본 논문은 2023 년도 한국콘텐츠진흥원의 지원을 받아 수행된 연구임 [R2022020116, AI 기반 관광객 상황인식 및 관광정보 큐레이션을 통한 맞춤형 관광 여정(Itinerary) 추천 플랫폼 기술개발]
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2023.11a
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- Pages.371-373
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- 2023
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Clustering Optimization Cluster Count Determination for Tourist Destination Recommendation
관광지 추천을 위한 클러스터링 최적화 군집수 결정
- Hae-Jin Yeo (Dept. of Computer Science, Han-Yang University) ;
- In-Whee Joe (Dept. of Computer Science, Han-Yang University)
- Published : 2023.11.02
Abstract
factor 들이 많은 데이터의 군집화는 어려움을 요한다. K-means 클러스터링을 사용하여 군집화를 할 때, 각 데이터들이 가진 factor 의 개수가 상이한 경우 비슷한 성향을 가진 데이터임에도 불구하고 클러스터링이 적합하게 되지 않는 현상이 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 최적의 군집화 개수를 결정하는 실루엣 기반 방법을 제안하고 제안기법의 성능을 평가한다.
Keywords