패션사진의 “좋아요”를 이용한 인스타그램 사용자 임베딩과 패션사진 추천 


48권  11호, pp. 1235-1240, 11월  2021
10.5626/JOK.2021.48.11.1235


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  요약

개개인이 선호하는 패션 스타일이 다양해지며, 개인화된 패션추천 연구에 대한 수요가 증가하고 있다. 최근에는 딥러닝 기술의 발전으로 딥러닝을 활용하여 패션사진으로부터 특징을 추출하고 추천에 활용하는 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는, 패션사진의 추천에 있어서 패션 스타일 뿐 아니라, 소비자도 고려하기 위해 소셜 네트워크 데이터를 이용하고자 했다. 인스타그램과 같은 소셜 네트워크의 각 사용자는 자신이 선호하는 스타일의 패션사진을 포스팅하고 “좋아요”로 태깅하는 경향이 있어, 소셜 네트워크 데이터는 사용자와 패션사진 사이의 관계를 파악하는데 있어서 매우 중요하다. 본 연구팀은 사용자와 패션사진으로 이루어진 소셜 네트워크 데이터 구조로부터 사용자와 패션사진을 같은 벡터공간에 매핑하는 기법을 제안한다. 특히, 학습에 이용되지 않은 사용자와 패션이미지도 추가학습 없이 벡터공간에 매핑함으로써, 임의의 사용자가 선호할 만한 패션사진을 추천해주기 위해 제안 방법을 이용할 수 있다.


  통계
2022년 11월부터 누적 집계
동일한 세션일 때 여러 번 접속해도 한 번만 카운트됩니다. 그래프 위에 마우스를 올리면 자세한 수치를 확인하실 수 있습니다.
  논문 참조

[IEEE Style]

J. Lee and Y. Kim, "Instagram User Embedding and Fashion Photo Recommendation Using "likes" of Fashion Photos," Journal of KIISE, JOK, vol. 48, no. 11, pp. 1235-1240, 2021. DOI: 10.5626/JOK.2021.48.11.1235.


[ACM Style]

Jaeyoung Lee and Younghoon Kim. 2021. Instagram User Embedding and Fashion Photo Recommendation Using "likes" of Fashion Photos. Journal of KIISE, JOK, 48, 11, (2021), 1235-1240. DOI: 10.5626/JOK.2021.48.11.1235.


[KCI Style]

이재영, 김영훈, "패션사진의 “좋아요”를 이용한 인스타그램 사용자 임베딩과 패션사진 추천," 한국정보과학회 논문지, 제48권, 제11호, 1235~1240쪽, 2021. DOI: 10.5626/JOK.2021.48.11.1235.


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