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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.3
- 수록면
- 237 - 246 (10page)
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추천 시스템의 등급 예측 정확도를 높이기 위해서는, 사용자 항목 등급 데이터뿐만 아니라 주석, 태그 또는 설명과 같은 항목의 보조 정보도 고려해야만 한다. 기존 접근법에서는 단어 단위에서 bag-of-words 모델을 사용하여 보조 정보를 모델링한다. 그러나 이러한 모델은 보조 정보를 효과적으로 활용할 수 없으므로 보조 정보를 제한적으로 이해하게 된다. 한편, 컨볼루션 신경망(CNN)에서는 보조 정보로부터 특징 벡터를 효과적으로 포착하고 추출할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 새로운 추천 모델을 위해 딥 CNN을 행렬 분해에 통합시킨 문자 수준의 딥 컨볼루션 신경망 기반 행렬 분해 (Char-DCNN-MF) 방법을 제안한다. Char-DCNN-MF에서는 보조 정보를 더 심층적으로 이해하고 추천 성능을 더욱 향상시킬 수 있다. 실험은 세 가지 다른 실제 데이터 세트에서 수행되었으며 그 결과는 Char-DCNN-MF가 다른 비교 모델보다 유의적으로 뛰어난 성능을 보여주었다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Background
Ⅲ. Character-level Deep Convolution Neural Network Matrix Factorization
Ⅳ. Experiment and Analysis
Ⅴ. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
J. Redmon / You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection / Computer Vision and Pattern Recognition
K. He / Deep Residual Learning for Image Recognition / Computer Vision and Pattern Recognition
Y. Zhang / 2017 / Very deep convolutional networks for end-to-end speech recognition / Proceeding of 2017 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) :4845~4849
Y. Zhang / Towards end-to-end speech recognition with deep convolutional neural networks / Computation and Language
M. Guignard / 2018 / Performance Characterization of State-Of-The-Art Deep Learning Workloads on an IBM “Minsky”Platform / Proceedings of the 51st Hawaii International Conference on System Sciences(HICSS-51) :5619~5626
K. He / Deep Residual Learning for Image Recognition / Computer Vision and Pattern Recognition
Y. Zhang / 2017 / Very deep convolutional networks for end-to-end speech recognition / Proceeding of 2017 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) :4845~4849
Y. Zhang / Towards end-to-end speech recognition with deep convolutional neural networks / Computation and Language
M. Guignard / 2018 / Performance Characterization of State-Of-The-Art Deep Learning Workloads on an IBM “Minsky”Platform / Proceedings of the 51st Hawaii International Conference on System Sciences(HICSS-51) :5619~5626
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