Taeho Kim

삼성전자 mx사업부 (Language AI)

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Research Interests

  • Recommender Systems
  • Data Mining

Awards

  • 2023 Corning AI Challenge 3위 입상, 2023.12.18.
  • 한국정보과학회 (KDBC 2021) 우수논문상, “뉴스 추천에서의 사용자 만족도 모델링을 위한 효과적인 텍스트 인코딩 방법 분석,” 2021. 11. 12.
  • 한국정보과학회 (KDBC 2018) 우수논문상 동상, “단일-클래스 환경의 추천 시스템에서 Pair-Wise 학습 방법의 평가,” 2018. 10. 19

Publications

*졸업 이후 실적은 Google Scholar 혹은 Personal Homepage 참고 부탁드립니다.

7 International Conference Papers

  • Taeho Kim, Junpyo Kim, Won-Yong Shin, and Sang-Wook Kim, “Leveraging Retrieval-Augmented Language Models for Accurate Item/Feature Selection in Conversational Recommender Systems,” In Proc. of the 19th ACM Int’l Conf. on Web Search and Data Mining (WSDM ‘26), pp., Boise, Idaho, Feb 22 – 26, 2026 (full paper).
  • Taeho Kim, Hyeongjun Jang, Juwon Yu, Taeuk Kim, Hyunyoung Lee, Ji-hui Im, and Sang-Wook Kim, “ESPRESSO: An Effective Approach to Passage Retrieval for High-Quality Conversational Recommender Systems,” In Proc. of the 39th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2025), 39(11), pp. 11942-11949, Philadelphia, Pennsylvania, USA, February 25 – March 4, 2025.
  • Taeho Kim, Juwon Yu, Won-Yong Shin, Hyunyoung Lee, Ji-hui Im, and Sang-Wook Kim, “LATTE: A Framework for Learning Item-features to Make a Domain-Expert for Effective Conversational Recommendation”, The 29th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (ACM KDD 2023), pp. 1144-1153, Long Beach, CA, USA, Aug. 6 - 10, 2023. (full paper).
  • 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. (*co-first authors with equal contribution) (short paper).
  • 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. (*co-first authors with equal contribution) (full paper).
  • Yeon-Chang Lee, Daeyoung Park, Jiwon Son, Taeho Kim and Sang-Wook Kim, “Graph-Theoretic One-Class Collaborative Filtering using Signed Random Walk with Restart”, In Proc. of IEEE Big Data and Smart Computing (IEEE BigComp 2020), pp. 98-101, Busan, Korea, Feb. 19-22, 2020.
  • 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).

2 International Journal Papers

  • 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.

8 Domestic Conference Papers

  • 전채희, 김태호, 김상욱 “ 대화-아이템 샘플 난이도 기반 학습에 따른 대화형 추천 시스템 성능 분석”, KCC 2025, pp., 제주, 2025년 7월 2-4일
  • 김준표, 김태호, 김상욱, “뉴스 추천 시스템에서의 제목 인덱싱의 활용 가능성 분석”, ASK 2024, pp.680-682, 서울대학교 평창캠퍼스, 2024년 5월 23일-25일
  • 장형준, 김태호, 이현영, 임지희, 김상욱”다중 목표 대화형 추천 시스템에서 입력 프롬프트가 정확도에 미치는 영향 분석”, ASK 2023, pp.466-467, 서울대학교, 2023년 5월 18 – 5월 20일
  • 유주원, 김태호, 이현영, 임지희, 김상욱 “대화 내 엔티티 언급 순서 고려한 대화형 추천 방법”, ASK 2023, pp.464-465 , 서울대학교, 2023년 5월 18일 – 5월 20일
  • 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, “단일-클래스 환경의 추천 시스템에서 Pair-wise 학습 방법의 평가”, KDBC 2018, pp. 7-8, 오라카이 송도파크호텔, 2018년 10월 19-20일.

2 Domestic Journal Papers

  • 김태호, 장형준, 김상욱, “다중목표 대화형 추천시스템을 위한 사전 학습된 언어모델들에 대한 성능 평가,” 스마트미디어저널, Vol. 12, No. 6, pp. 35-40, 2023년
  • 김태호, 이연창, 김상욱, “암시적 피드백을 다루는 협업 필터링 기반 추천 방법들의 최신 동향”, 정보과학회지, Vol. 39, No. 3, pp. 30-36, 2021년 3월.

6 Domestic Patents

  • 김상욱, 김태호, 김윤기, 이연창, 제목 단어 임베딩을 강화하기 위한 본문 단어 활용 뉴스 추천 방법, 출원번호: 10-2022-0128555, 등록번호: 10-3004747, 등록일: 2026.08.10., 출원일: 2022.10.07
  • 김상욱, 이연창, 김태호, 다중 유형 페어와이즈 기반 아이템 추천 방법 및 장치, 등록번호: 10-2266853, 등록일: 2021.06.14. (출원번호: 10-2019-0015746, 출원일: 2019.02.11)
  • 김상욱, 김태호, 안병수, 효과적인 강화학습을 통한 대화형 추천 시스템의 상호작용 능력 향상, 출원번호 : 10-2026-0007735, 출원일 : 2026. 01. 15.
  • 김상욱, 김태호, 김준표, 인공지능을 활용한 대화형 추천 방법 및 시스템, 출원번호: 10-2025-0021814, 출원일: 2025.02.19
  • 이현영, 김상욱, 김태호, 유주원, 임지희, 대화형 추천방법 및 그 장치, 출원번호: 10-2024-0087462, 출원일: 2024.07.03.
  • 이현영, 김상욱, 김태호, 임지희, 장형준, 대화형 추천시스템을 위한 문서검색방법 및 그 장치, 출원번호: 10-2024-0049007, 출원일: 2024.04.12.