Data Science Lab.

Taeho Kim

Ph. D. Candidate, Computer Science Department, Hanyang University, Seoul, Korea

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Taeho Kim, Yungi Kim, Yeon-Chang Lee, Won-Yong Shin, and Sang-Wook Kim, “Is It Enough Just Looking at the Title?: Leveraging Body Text To Enrich Title Words Towards Accurate News Recommendation”, In Proc. of the 31st ACM Int’l. Conf. on Information and Knowledge Management (ACM CIKM 2022), pp.4138–4142, Atlanta, GA, USA, Oct. 17-21, 2022 (short paper). (*co-first authors with equal contribution)
Hongjun Lim, Yeon-Chang Lee, Jin-Seo Lee, Sanggyu Han, Seunghyeon Kim, Yeongjong Jeong, Changbong Kim, Jaehun Kim, Sunghoon Han, Solbi Choi, Hanjong Ko, Dokyeong Lee, Jaeho Choi, Yungi Kim, Hong-Kyun Bae, Taeho Kim, Jeewon Ahn, Hyun-Soung You and Sang-Wook Kim, “AiRS: A Large-Scale Recommender System at NAVER News”, In Proc. of the 38th IEEE International Conference on Data Engineering (IEEE ICDE 2022), pp. 3386-3398, Virtual Event, May 9-12, 2022 (full paper). (*co-first authors with equal contribution)
Yeon-Chang Lee, Taeho Kim, Janghoi Koo and Sang-Wook Kim, “Pair-wise Approaches to One-Class Collaborative Filtering in Recommender Systems: Methods and Extensive Evaluation”, In Proc. Int’l Conf. on Convergence Content (ICCC 2018), pp. 19-20, Jeju Island, Korea, Dec. 17-19, 2018 (short paper).

Yeon-Chang Lee, Jiwon Son, Taeho Kim, Daeyoung Park and Sang-Wook Kim, “Exploiting Uninteresting Items for Effective Graph-Based One-Class Collaborative Filtering”, Journal of Supercomputing, Vol. 77, No. 7, pp. 6832-6851, July 2021.
Yeon-Chang Lee, Taeho Kim, Jaeho Choi, Xiangnan He and Sang-Wook Kim, “M-BPR: A Novel Approach to Improving BPR for Recommendation with Multi-type Pair-wise Preferences”, Information Sciences, Vol. 547, pp. 255-270, Feb. 2021.

김윤기, 김태호, 김상욱, “뉴스 컨텐츠의 각 구성요소가 클릭 뉴스 예측에 미치는 효과 분석,” KDBC 2021, pp. 96-97, 대전 호텔 인터시티, 2021년 11월 12-13일.
유현성, 김태호, 김상욱, “뉴스 추천에서의 사용자 만족도 모델링을 위한 효과적인 텍스트 인코딩 방법 분석,” KDBC 2021, pp. 93-95, 대전 호텔 인터시티, 2021년 11월 12-13일.
김태호, 이연창, 김상욱, “Pair-wise 학습에서의 파라미터 분석 (Parameter Analysis in Pair-wise Learning)”, KCC 2019, pp. 189-190, 제주 국제컨벤션센터, 2019년 6월 26-28일.
김태호, 구장회, 이연창, 김상욱, 한국정보과학회 (KDBC 2018) 우수논문상 동상, “단일-클래스 환경의 추천 시스템에서 Pair-Wise 학습 방법의 평가,” 2018. 10. 19.

김태호, 이연창, 김상욱, “암시적 피드백을 다루는 협업 필터링 기반 추천 방법들의 최신 동향”, 정보과학회지, Vol. 39, No. 3, pp. 30-36, 2021년 3월.

김상욱, 이연창, 김태호, 다중 유형 페어와이즈 기반 아이템 추천 방법 및 장치, 출원번호: 10-2019-0015746
김상욱, 김태호, 김윤기, 이연창, 본문 단어를 이용하여 제목 단어의 임베딩을 강화하는 문서 추천 방법, 컴퓨터 장치, 및 컴퓨터 프로그램, 출원번호: 10-2022-0128555