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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김희상 (강원대학교) 주기훈 (강원대학교) 임현승 (강원대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제19권 제4호(JKIIT, Vol.19, No.4)
발행연도
2021.4
수록면
11 - 18 (8page)
DOI
10.14801/jkiit.2021.19.4.11

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최근 온라인 쇼핑몰을 이용하는 소비자가 증가하면서 온라인 쇼핑 거래를 비롯하여 쇼핑몰에 등록되는 상품의 수 역시 매우 빠르게 증가하고 있다. 하지만 사람이 직접 수많은 상품의 이름만 보고 정확하고 빠르게 상품의 범주를 분류하기는 쉽지 않다. 본 논문에서는 기계학습을 이용하여 상품명 정보 데이터를 효과적으로 분류하는 모델을 구현하였다. 상품 정보를 분류하기 위해 데이터 전처리, 형태소 분석, 단어 임베딩, GRU 모델 등을 활용하였다. 특히, 사전 학습된 단어 임베딩 모델을 사용하지 않고, 기계학습을 이용하여 데이터의 특징을 분석하고 이를 바탕으로 모델을 학습시켰으며, 시각화를 통해 모델이 적절하게 데이터의 특징을 학습하였음을 확인하였다. 구현한 모델의 성능을 측정하기 위해 식품, 출산/육아용품, 생활/취미용품 총 세 가지 상품 범주에 대해 다양한 상품명을 분류하는 실험을 수행하였으며, 각 범주별로 AUC 값이 0.91, 0.82, 0.88로 비교적 분류가 잘 수행됨을 확인하였다.
#machine learning #product classification #text classification #word embedding #GRU

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경지식
Ⅲ. 데이터 전처리 및 모델
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
J. W. Ha / 2016 / Large-Scale Item Categorization in e-Commerce using Deep learning and Distributed Computing / Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers 34(3):32~38 Crossref H. Zahera / 2020 / ProBERT: Product Data Classification with Fine-tuning BERT Model / Proceedings of Mining the Web of HTMLembedded Product Data Workshop (MWPD2020) google schola Public Data Portal google schola J. Chung / 2014 / Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling / CoRR google schola TensorFlow google schola

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