skin condition-based personalized cosmetics recommendation = 개인 맞춤형 화장품 추천을 위한 사용자 피부 상태 기반의 스코어링 기법
저자
발행사항
서울 : 고려대학교 대학원, 2017
학위논문사항
학위논문(석사)-- 고려대학교 대학원 : 전기전자공학과 컴퓨터공학과 2017. 2
발행연도
2017
작성언어
영어
주제어
발행국(도시)
서울
형태사항
54 p ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 황인준
DOI식별코드
소장기관
Recently, as interest in skin care has increased without distinction of sex or age, people are getting more interested in the selection of effective cosmetics to improve their skin. However, the recommendation of automatically personalized recommended cosmetics is slow to develop, and related researches are still slight and small. Also, it is difficult to obtain customer skin dataset which has the various characteristic of skin. Therefore, existing recommendation systems proceed recommendation using only a handful of data samples. So, they are not getting the accuracy of recommendation.
In this paper, I propose the skin condition-based scoring scheme for personalized cosmetics recommendation. For this, I first collect and analyze skin dataset which is user data-based for cosmetics recommendation using a portable camera on a smartphone. Secondly, based on analyzed dataset, I create a list of cosmetics recommendation and calculate score of recommended cosmetics. At this point, I complement a recommendation list that has deficient data using matrix factorization. And then, using spearman correlation coefficient between ranking of user skin features and ranking of cosmetic features, I recommend cosmetic which has the highest correlation coefficient by priority.
For performance evaluation of scoring scheme, I compare result by our recommendation proposed in this paper with result by experts, and then I demonstrate our scoring scheme utility and validity.
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