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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.8
- 수록면
- 393 - 403 (11page)
- DOI
- 10.7232/JKIIE.2020.46.4.393
이용수
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Numerous companies are now able to store and manage huge amounts of information about their customers. Accordingly, studies on recommender systems are actively being conducted to use the information more efficiently. Among them, studies that wish to have high predictability using additional information other than purchase information are presented in this paper with a simple method to reduce costs and increase accuracy. The corresponding module is a vector based on the probability that an item is transferred to another item. Experiments conducted on public datasets show that the performances of the proposed architecture have improved by an average of 9.7% compared to the benchmark models. It was also intended to provide direction for cold-start problem resolution at no additional cost.
목차
1. 서론
2. 관련 연구
3. 방법론
4. 실험
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (24)
참고문헌 신청
Bordes, A., Usunier, N., Garcia-Duran, A., Weston, J., and Yakhnenko, O. (2013), Translating Embeddings for Modeling Multi-relational Data, Advances in Neural Information Processing Systems, 2787-2795.
Chen, X., Xu, H., Zhang, Y., Tang, J., Cao, Y., Qin, Z., and Zha, H. (2018), Sequential Recommendation with User Memory Networks, Proceedings of the Eleventh ACM International Conference on Web Search and Data Mining, 108-116.
Cho, E., Myers, S. A., and Leskovec, J. (2011), Friendship and Mobility : User Movement in Location-Based Social Networks, Proceedings of the 17th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 1082-1090.
Cui, Q., Wu, S., Huang, Y., and Wang, L. (2019), A Hierarchical Contextual Attention-based Network for Sequential Recommendation, Neurocomputing, 358, 141-149.
Donkers, T., Loepp, B., and Ziegler, J. (2017), Sequential User-based Recurrent Neural Network Recommendations, Proceedings of the Eleventh ACM Conference on Recommender Systems, 152-160.
Chen, X., Xu, H., Zhang, Y., Tang, J., Cao, Y., Qin, Z., and Zha, H. (2018), Sequential Recommendation with User Memory Networks, Proceedings of the Eleventh ACM International Conference on Web Search and Data Mining, 108-116.
Cho, E., Myers, S. A., and Leskovec, J. (2011), Friendship and Mobility : User Movement in Location-Based Social Networks, Proceedings of the 17th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 1082-1090.
Cui, Q., Wu, S., Huang, Y., and Wang, L. (2019), A Hierarchical Contextual Attention-based Network for Sequential Recommendation, Neurocomputing, 358, 141-149.
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