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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
안승섭 (서울과학기술대학교) 진소연 (서울과학기술대학교) 이학연 (서울과학기술대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제48권 제2호
발행연도
2022.4
수록면
249 - 258 (10page)
DOI
10.7232/JKIIE.2022.48.2.249

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2022

Fad2Vec: 판매 데이터 임베딩 기반 패션 산업 단발성 유행 탐지
안승섭 ,  진소연 ,  이학연 대한산업공학회지 2022.04 학술저널

2021

Fad2Vec: 판매 데이터 임베딩 기반 패션 산업 단발성 유행 탐지
안승섭 데이터사이언스학과 2021.01 학위논문

2020

Fad2Vec: 판매데이터 임베딩을 통한 단발성 유행 탐지
안승섭 ,  이학연 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2020.11 학술대회자료

초록· 키워드

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In the fashion industry, fads, a phenomenon in which demand for specific items surges in a short time and then disappears, are often observed. However, the conventional demand forecasting methods have limitations in predicting fads because it focuses on long-term trends. This paper presents a new approach called Fad2Vec, which adapts the Item2Vec approach to detect fads effectively. Hot periods composed of a hot point and a preceding period for each product are identified based on time-series sales data. Products are embedded into vectors representing the time points when they are temporarily fashionable. Then, they are clustered into a fad group where fashion items belong to the same cluster and show similar fad patterns. A case study of four famous fashion brands is provided to show how Fad2Vec works and verify its validity. The proposed Fad2Vec approach is expected to be practically utilized for the production planning of fast fashion companies.
#Fashion industry #Trend #Fad #Fad2Vec #Item2Vec #Word2Vec

목차

1. 서론
2. Item2Vec
3. Fad2Vec
4. 실험 및 검증
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
Anderson, A., Maystre, L., Anderson, I., Mehrotra, R., and Lalmas, M. (2020), Algorithmic Effects on the Diversity of Consumption on Spotify, In Proceedings of The Web Conference, 2020, 2155-2165. google schola Anvari, S. and Amirkhani, H. (2018), Book2Vec: Representing Books in Vector Space Without Using the Contents. In 2018 8th International Conference on Computer and Knowledge Engineering (ICCKE), IEEE, 176-182, google schola Bailey, T. (2001), Organizational innovation in the apparel industry, Industrial Relations, 32(1), 30-48. google schola Barkan, O. (2017), Bayesian neural word embedding, In Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 31(1), 3135-3143. google schola Barkan, O. and Koenigstein, N. (2016), Item2Vec: Neural item embedding for collaborative filtering. In 2016 IEEE 26th International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP), IEEE, 1-6. google schola

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