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Deep Interest Network를 활용한 옥외광고 매체 추천 서비스의 설계 및 구현
조승규(Seung-Kyu Jo),김원섭(Won-Seob Kim),박효진(Hyo-Jin Part),이규상(Gyu-Sang Lee),유상기(Sang-gi Ryu),조수필(Su-phil Cho),노민영(Min- Young Noh),김지인(Jean Kim),손종수(Jong-Soo Sohn) 한국IT서비스학회 2021 한국IT서비스학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.-
최근 옥외광고 미디어의 디지털화 추세에 힘입어 시장 규모가 급성장하고 있다. 이에 따라 효과적인 광고집행을 위해 옥외광고 매체의 공급 인프라 구축 또한 매우 중요해졌다. 하지만 온라인으로의 디지털전환의 더딘 속도와 체계화 되어있지 않은 매체 공급자의 생태계로인해, 정량적 데이터에 대한 신뢰부족 문제가 발생하고 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 논문에서는 딥러닝 기반의 추천 서비스 설계와 구현을 보인다. 딥러닝 모델은 Click-Through Rate Prediction 기반의 Deep Interest Network 모델을 활용한다. 제안하는 서비스를 통해 광고주는 정량적인 데이터에 대한 신뢰도를 향상시킬 수 있으며, 매체 공급자는 최적의 비용으로 옥외광고 매체 제공에대한 디지털 전환을 가능하게 할 것으로 기대한다.