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김재경 교수: 팀 소개

PEOPLE

Doctor Course

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Xinzhe Li (이흠철)

Ph. D.

Department of Big Data Analytics,

Graduate School, KyungHee University

Office: BK21 Four Education Research Lab of Bigdata

Email: lixz@khu.ac.kr

Education

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  • 경희대학교 일반대학원 빅데이터응용학과 박사 졸업(공학)  2026.08  

  • 경희대학교 일반대학원 빅데이터응용학과 석사 졸업(공학)  2022.08     ​

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International Journal (20 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

  11. Park, S., Li, X., Li, Q., Kim, J. “A Multimodal Deep Learning Framework for Consistency-Aware Review Helpfulness Prediction”. Electronics. 14(15), 3089. 2025.08 <SCIE>

  12. Lim, H., Li, X., Park, S., Li, Q., & Kim, J. K. “Reducing contextual noise in review-based recommendation via aspect term extraction and attention modeling.” Information Sciences, 735, 123078. 2026.01 <SCIE>

  13. Jin, L., Li, X., Kim, S., Jae Kyeong Kim. “Balancing Long–Short-Term User Preferences via Multilevel Sequential Patterns for Review-Aware Recommendation”. Electronics. 15(4), 753. 2026.02 <SCIE>

  14. Li, X., Li, Q., Jae Kyeong Kim. “Instruction-Tuned Large Language Models for Review Helpfulness Prediction: An Efficient Fine-Tuning Framework for E-Commerce Review Understanding”. Expert Systems, 43(3), e70208. 2026.03 <SCIE>

  15. Lim, H., Park, S., Li, Q., Li, X., Jae Kyeong Kim. “What makes a review helpful? A multimodal prediction model in e-commerce”. Electronic Commerce Research and Applications. 76, 101586. 2026.03 <SCIE>

  16. Lim, H., Li, X., Park, S., Li, Q., Jae Kyeong Kim. “Reducing contextual noise in review-based recommendation via aspect term extraction and attention modeling”. Information Sciences. 735, 123078. 2026.04 <SCIE>

  17. Park, M., Kim, S., Li, X., Park, S., Jae Kyeong Kim. “Enhancing Recommendation with Integration of Extractive and Abstractive Summarization”. Electronics. 15(7), 1477. 2026.04 <SCIE>

  18. Pyo, S., Kim, S., Li, X., Jae Kyeong Kim. “Beyond Sentiment: A Dual-Channel Approach to Emotion and Review Summarization for Recommendation”. IEEE Access. vol. 14, pp. 75945 – 75959, 2026.05 <SCIE>

  19. Woo, S., Park, S., Li, X., Lee, S., Jae Kyeong Kim. “Enhancing Multimodal Recommender System Performance Using Large Language Models”. IEEE Access. vol. 14, pp. 75498 – 75514, 2026.05 <SCIE>

  20. Lim, H., Park, S., Li, Q., Li, X., Jae Kyeong Kim. “Enhancing E-Commerce Recommendations Through Review Summarization and Multi-Embedding Feature Fusion”. Expert Systems, 43(9), e70390. 2026.09 <SCIE>

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Domestic Journal (10 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.

  10. 우수현, 박선우, 김려, 이흠철, 이청용, 김재경. (2025) 고객의 속성별 중요도를 반영한 속성 기반 감성 분석 (ABSA) 을 이용한 레스토랑 추천 시스템. 지능정보연구, 31(1), 45-70

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Awards

  1. From Coarse to Find: Multi-level Representation Learning for Review-based Recommendation with Large Language Models. 2026년 한국지능정보시스템학회 춘계학술대회. 최우수논문상

  2. Hierarchical Multi-level Representation Learning for Multimodal Recommendation in E-commerce. 2026년 한국지능정보시스템학회 춘계학술대회. 우수논문상

  3. Large Language Model-Based Personalized Aspect Extraction for Recommendation. 2025년 한국경영과학회 추계학술대회. 우수상

  4. Leveraging the Generalization Capability of Large Language Models for Review Helpfulness Prediction. 2025년 한국경영과학회 추계학술대회. 장려상

  5. Weighting Reviews by Item-Description Semantics for Recommendation. 2025년 한국경영과학회 추계학술대회. 장려상

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

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

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

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

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

AI Business Research Lab

Address 1 - AI Management Research Lab 

Room 215, Natural History Museum, 26, Kyungheedae-ro, Dongdaemun-gu, Seoul, Republic of Korea

Address 2 - Humanitas Big Data Research Center

Room 514, Orbis Hall, 26, Kyungheedae-ro, Dongdaemun-gu, Seoul, Republic of Korea

Address 3 - BK21 Four Education Research Lab of Bigdata

Room 151-1, Space 21 (College of Korean Medicine), 26, Kyungheedae-ro, Dongdaemun-gu, Seoul, Republic of Korea

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