Education

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• 경희대학교 일반대학원 빅데이터응용학과 박사 과정(공학)  2022.09 ~ 현재  

• 경희대학교 일반대학원 빅데이터응용학과 석사 졸업(공학)  2022.08     ​

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International Journal (6 papers)​

1. Li, Q., Li, X., Lee, B., & Kim, J. (2021). A hybrid CNN-based review helpfulness filtering model for improving e-commerce recommendation Service. Applied Sciences, 11(18), 8613. SCIE

2. Jeong, J., Kim, D., Li, X., Li, Q., Choi, I., & Kim, J. (2022), An Empirical Investigation of Personalized Recommendation and Reward Effect on Customer Behavior: A Stimulus–Organism–Response (SOR) Model Perspective. Sustainability. 14(22), 15369. SSCI

3. Li, X., Li, Q., & Kim, J. (2023). A Review Helpfulness Mechanism for E-commerce: A Multi-Channel Convolutional Neural Network End-to-end Approach. Applied Artificial Intelligence, 37(1), e2166226. SCIE

4. Park, J., Li, X., Li, Q. & Kim, J. (2023), Impact on recommendation performance of online review helpfulness and consistency, Data Technologies and Applications, 57(2), 199-221. SSCI

5. Li, Q., Jeong, J., Kim, D., Li, X., Choi, I., & Kim, J. (2024). Empirical Comparison of the Effects of Online and Offline Recommendation Duration on Purchasing Decisions: Case of Korea Food E-commerce Company. Asia Pacific Journal of Information Systems, 34(1), 226-247. SCOPUS

6. Li, X., Li, Q., Jeong, D., & Kim, J. (2024). A novel deep learning method to utilize feature complementarity for review helpfulness prediction. Journal of Hospitality and Tourism Technology, Forthcoming. SSCI

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Domestic Journal (7 papers)​​

1. 이청용, 이병현, 이흠철, 김재경. (2021). CNN 기반 리뷰 유용성 점수 예측을 통한 개인화 추천 서비스 성능 향상에 관한 연구. 지능정보연구, 27(3), 29-56.

2. 이흠철, 윤효림, 이청용, 김재경. (2022). Multi-channel CNN 기반 온라인 리뷰 유용성 예측 모델 개발에 관한 연구. 지능정보연구, 28(2), 171-189.

3. 이흠철, 김동언, 이청용, 김재경. (2023). 명시적 및 암시적 피드백을 활용한 그래프 컨볼루션 네트워크 기반 추천 시스템 개발. 한국IT서비스학회지, 22(1), 43-56.

4. 류동엽, 이흠철, 김재경. (2023). XAI 기법을 이용한 리뷰 유용성 예측 결과 설명에 관한 연구. 지능정보연구, 29(2), 35-56.

5. 김지현, 이흠철, 장동수, 김재경. (2024). 온라인 리뷰의 다차원 감정을 활용한 딥러닝 기반 추천 시스템 연구. 한국경영과학회지, 49(1), 1-17.

6. 이흠철, 정다솜, 류동엽, 김재경. (2024). 리뷰 일관성을 이용한 BERT-CNN 기반 리뷰 유용성 예측 모델 개발. 지능정보연구, 30(1), 121-138.

7. 박선우, 이흠철, 김지현, 김재경. (2024). 사용자의 세부적인 특성을 반영한 BERT 기반 호텔 추천 시스템 개발. 지능정보연구, 30(1), 139-158.

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Awards

1. CNN 기반 리뷰 유용성 점수 예측을 통한 개인화 추천 서비스 성능 향상에 관한 연구. 2021년 한국지능정보시스템학회 춘계학술대회. 우수논문상

2. 명시적 및 암시적 피드백을 활용한 그래프 컨볼루션 네트워크 기반 추천 시스템 개발. 2023년 한국IT서비스학회 춘계학술대회. 최우수논문상

3. A Cross-Domain Recommendation Model with Doc2Vec for solving Data Sparsity Problems. 2023년 한국경영과학회 추계학술대회. 우수논문상