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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.2
- 수록면
- 107 - 126 (20page)
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전자상거래에서 상품 정보에 따른 신속하고 정확한 자동 상품 분류는 중요하다. 최근의 딥러닝 기술 발전은 자동 상품 분류에도 적용이 시도되고 있다. 성능이 우수한 딥러닝 모델 개발에 있어, 학습 데이터의 품질과 모델에 적합한 데이터 전처리는 중요하다. 본 연구에서는, 텍스트 상품 데이터를 기반으로 카테고리를 자동 유추할 때, 데이터의 전처리 정도에 따른 영향력과 학습 데이터 선택 범위 영향력을 CNN모델을 사례 모델로 이용하여 비교 분석한다. 실험 분석에 사용한 데이터는 실제 데이터를 사용하여 연구 결과의 실증을 담보하였다. 본 연구가 도출한 실증 분석 및 결과는 딥러닝 상품 분류 모델 개발 시 성능 향상을 위한 레퍼런스로서 의의가 있다.
목차
초록
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련연구
3. 모델
4. 데이터
5. 실험
5. 결론
References
참고문헌 (23)
참고문헌 신청
Aanen, S. S. / 2015 / Automated product taxonomy mapping in an e-commerce environment / Expert Systems with Applications 42(3):1298~1313
Abels, S. / 2005 / Automatic Classification and Re-Classification of Product Data in e-Business / 2005 Symposium on Applications and the Internet Workshops(SAINT 2005 Workshops) :350~353
Cortez, E. / 2011 / Lightweight Methods for Large-Scale Product Categorization / Journal of the American Society for Information Science & Technology 62(9):1839~1848
Dalal, M. K. / 2011 / Automatic Text Classification : a Technical Review / International Journal of Computer Applications 28(2):37~40
Goumy, S. / 2018 / Ecommerce Product Title Classification / SIGIR 2018 Workshop on eCommerce
Abels, S. / 2005 / Automatic Classification and Re-Classification of Product Data in e-Business / 2005 Symposium on Applications and the Internet Workshops(SAINT 2005 Workshops) :350~353
Cortez, E. / 2011 / Lightweight Methods for Large-Scale Product Categorization / Journal of the American Society for Information Science & Technology 62(9):1839~1848
Dalal, M. K. / 2011 / Automatic Text Classification : a Technical Review / International Journal of Computer Applications 28(2):37~40
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