데이터 임베딩을 활용한 사용자 플레이리스트 기반 음악 추천에 관한 연구

이현수; 홍성은; 방준일; 김화종

doi:10.14801/jkiit.2020.18.9.27

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이현수 (강원대학교) 홍성은 (강원대학교) 방준일 (강원대학교) 김화종 (강원대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제18권 제9호(JKIIT, Vol.18, No.9)

발행연도: 2020.9

수록면: 27 - 34 (8page)

DOI: 10.14801/jkiit.2020.18.9.27

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

데이터 임베딩을 활용한 사용자 플레이리스트 기반 음악 추천에 관한 연구

이현수 컴퓨터정보통신공학과 2021.01 학위논문

2020

데이터 임베딩을 활용한 사용자 플레이리스트 기반 음악 추천에 관한 연구

이현수 , 홍성은 , 방준일 외 1명 한국정보기술학회논문지 2020.09 학술저널

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최근 주목받는 온라인 추천 시스템은 사용자의 행동 패턴, 아이템 특성, 추가 변수 등 많은 변인을 분석해 사용자가 원하는 아이템을 추천한다. 본 논문에서는 멜론 음악 데이터 셋에서 각 아이템에 대해 다양한 카탈로그 형식을 데이터 임베딩과 클러스터링으로 추천하는 새로운 방법을 제안한다. 데이터 임베딩 기법은 사용자 플레이리스트 기반 음악 추천 방식은 곡의 태그, 장르, 세부장르, 가수명 등 곡에 대한 정보를 단어들로 취급하는 하나의 리스트로 결합된 문장 형식으로 변환하여 학습한다. SGNS으로 곡을 다차원 벡터 공간에 임베딩하고 임베딩된 곡 유사도를 기반의 추천 방식과 Item2Vec 방식에 대한 비교 성능 평가를 실시한 결과, 제안방식 평균 nDCG 0.2996, Item2Vec 평균 nDCG 0.1850으로 추천 성능을 개선하였다.

#data embedding #skip-gram #clustering #recommendation

참고문헌 (20)

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U. Paquet / 2013 / One-class collaborative filtering with random graphs / 22nd international conference on World Wide Web :999~1008

Y. Koren / 2009 / Matrix factorization techniques for recommender systems / IEEE Computer Society 42(8):30~37

R. Salakhutdinov / 2008 / Bayesian probabilistic matrix factorization using Markov chain Monte Carlo / 25th international conference on Machine learning :880~887

배은영 / 2018 / 키워드 기반 추천시스템 데이터 셋 구축 및 분석 / 한국정보기술학회논문지 16(6):91~99

J. L. Herlocker / 2017 / An algorithmic framework for performing collaborative filtering / ACM SIGIR Forum 51(2):227~234

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