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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
권명하 (한양대학교) 공성언 (한양대학교) 최용석 (한양대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.45 No.7
발행연도
2018.7
수록면
659 - 666 (8page)
DOI
10.5626/JOK.2018.45.7.659

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최근 순환 신경망을 추천 시스템에 적용하는 연구들이 진행되고 있다. 순환 신경망은 평점이 주저지지 않은 환경에서 한 세션 상의 단기 기록만으로 컨텐츠를 추천하는 세션 기반 추천과 여러 번의 접속을 통해 축적된 장기 영화 시청 기록을 분석하여 영화를 추천하는 시스템에 적용되어 기존의 추천 기법들보다 더 좋은 성능을 보여주었다. 본 논문에서는 순환 신경망 기반 영화 추천 모델을 개선하기 위하여 가중치 결합 기법을 활용한 순환 신경망 기반 추천 모델의 학습을 제안한다. 또한 보다 정확한 성능평가를 위하여 점진적 추천 수행을 통해 성능을 평가한다.
#추천 시스템 #딥러닝 #순환 신경망 #LSTM #가중치 결함 #recommendation system #deep learning #recurrent neural networks #weight tying

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 순환 신경망 기반 영화 추천 모델의 개선
4. 실험
5. 결론
References

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
Y. Koren, R. Bell, and C. Volinsky, Matrix factorization techniques for recommender systems, IEEE Computer, Vol. 42, No. 8, pp. 30-37, 2009. B. Sarwar, G. Karypis, J. Konstan, and J. Riedl, Item-based collaborative filtering recommendation algorithms, Proc. of the 10th International Conference on World Wide Web, pp. 285-295, 2001. S. Rendle, C. Freudenthaler, Z. Gantner, and L. Schmidt-Thieme, BPR: Bayesian personalized ranking from implicit feedback, Proc. of the 25th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, pp. 452-461, 2009. S. Rendle, C. Freudenthaler, and L. Schmidt-Thieme, Factorizing personalized markov chains for nextbasket recommendation, Proc. of the 19th International Conference on World Wide Web, pp. 811- 820, 2010. R. He and J. McAuley, Fusing similarity models with markov chains for sparse sequential recommendation, Proc. of International Conference of Data Mining, pp. 191-200, 2016.

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