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 (10 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. SSCI

7. Hong, S., Li, X., Yang, S., & Kim, J. (2024). Review-Based Recommender System Using Outer Product on CNN. IEEE Access. SCIE

8. Kim, J., Li, X., Jin, L., Li, Q., & Kim, J. (2024). Attentive Review Semantics-Aware Recommendation Model for Rating Prediction. Electronics, 13(14), 2815. SCIE

9. Jeong, E., Li, X., Kwon, A., Park, S., Li, Q., & Kim, J. (2024). A Multimodal Recommender System Using Deep Learning Techniques Combining Review Texts and Images. Applied Sciences, 14(20), 9206. SCIE

10. Li, X., Li, Q., Ryu, D., & Kim, J. (2025). A BERT-based review helpfulness prediction model utilizing consistency of ratings and texts. Applied Intelligence. SCIE

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Domestic Journal (9 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.

8. 김려, 박선우, 김지현, 이흠철, 김재경. (2024). 정교하게 추출한 사용자 및 아이템 특성을 이용한 리뷰 기반 추천 시스템. 지능정보연구, 30(3), 161-184.

9. 박선우, 김지현, 임희나, 윤지현, 이흠철, 김재경. (2024). 아이템과의 관련성을 고려한 리뷰 기반 추천 시스템 개발. 지능정보연구, 30(3), 115-134.

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Awards

1. Leveraging AI-Driven Advanced Transformer for Summarized Review-Aware Recommendation. 2024년 한국지능정보시스템학회 국제추계학술대회, 최우수논문상

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

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

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

5. Impact on recommendation performance of online review helpfulness and consistency. 2024년 Emerald Publishing Literati Awards. Outstanding Paper

6. Leveraging AI-Driven Advanced Transformer for Summarized Review-Aware Recommendation. 2024년 한국지능정보시스템학회 추계학술대회. 최우수논문상