6v6 / quadCore

📌 hanium2019 - 딥러닝 기반 이미지 자동 태깅 및 사용자 맞춤형 뉴스

딥러닝 기반 이미지 자동 태깅 및 사용자 맞춤형 뉴스

한이음2019 입선 - 쿼드코어 뉴스

시연동영상

목차

1. 작품 소개
2. 작품 구성도
3. 기능

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1. 작품소개

ㅇ 기획의도

• 뉴스 사이트 이용에 대한 편리한 서비스 제공을 목적으로 하며 이를 통해 현대인들이 보다 편리하고 간편하게 뉴스를 소비할 수 있도록 돕고자 한다.
• 대부분의 사람들이 포털에서 메인에 게시하는 자극적인 뉴스를 별 생각 없이 소비하는 데 익숙하다. 현대인들이 검색어 랭킹 및 홈 화면 주요뉴스 등에서 강제적으로 자극적인 기사에 노출되는 것을 벗어나고자한다.
• 한국 뉴스에 맞는 기사 요약, 사용자 맞춤 필터링 등의 서비스를 제공하는 뉴스 웹사이트를 개발하여 뉴스 소비에 도움이 되고자한다.
• 트위터, 페이스북, 인스타그램 등 세계적인 소셜미디어 플랫폼에 존재하는 ‘태그’ 기능을 뉴스에 접목해 보고자한다.

2. 구성도

1. 시스템 전체 구성도

2. 태그 추출 과정

3. 서비스 구성도

3. 기능

시연동영상 참조.

1. 사용자 맞춤 추천 : SVD(Singular Value Decomposition, 특이값 분해)알고리즘을 이용한 사용자 맞춤 추천

2. 이미지 기반 자동 태깅 : 이미지를 기반으로 자동으로 태그를 추출하는 CNN 모델

3. 텍스트 기반 자동 태깅 : TF-IDF 가중치 모델을 활용한 텍스트 기반 태그 추출

4. 기사 요약 : Lexrankr을 이용한 기사 요약

5. 태그 구독 : 사용자가 좋아하는 태그를 구독하는 기능