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대한산업공학회 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2021년 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 [2개 학회 공동주최]
발행연도
2021.6
수록면
710 - 716 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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옥외광고 시장은 영업사원의 노하우에 의해 폐쇄적으로 이루어져온 분야로, 과학적인 의사결정이 어렵고 광고주에게 여러 옵션을 체계적으로 제공하기 어렵다. 본 연구는 과거 옥외광고 이력 데이터를 분석해 옥외광고 추천시스템을 개발한 사례를 소개한다. 옥외광고 할당 문제는 학습 데이터가 암시적 피드백인 동시에, 오프라인 광고판 하나에 하나의 광고만 게시 가능하다는 특수성을 가지고 있다. 이에 본 연구는 negative sampling과 Deep Interest Network를 활용하여 옥외광고 이력 데이터에 적합한 추천시스템을 제안한다. 제안한 추천시스템은 벤치마크 대상들보다 우월한 성능을 보였으며, 본 연구는 유사한 추천 문제의 해결을 위한 시사점을 제시한다.

목차

초록
1. 서론
2. 관련 연구
3. 오프라인 옥외광고 추천시스템
4. 실험
5. 결론 및 토의
6. 참조문헌

참고문헌 (0)

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