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저자정보
유기현 (군산대학교) 이동기 (군산대학교) 이창우 (군산대학교) 남광우 (군산대학교)
저널정보
한국산업정보학회 한국산업정보학회논문지 한국산업정보학회논문지 제27권 제5호
발행연도
2022.10
수록면
1 - 11 (11page)

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딥러닝 기술의 발전에 따라 학습을 통해 선호도 랭킹 추정을 하기 위한 다양한 연구 개발이 진행되고 있으며, 웹 검색, 유전자 분류, 추천 시스템, 이미지 검색 등 여러 분야에 걸쳐 이용되고 있다. 딥러닝 기반의 선호도 랭킹을 추정하기 위해 근사(approximation) 알고리즘을 이용하는데, 이 근사 알고리즘에서 적정한 정도의 정확도를 보장할 수 있도록 모든 비교 대상에 k번 이상의 비교셋을 구축하게 되며, 어떻게 비교셋을 구축하느냐가 학습에 영향을 끼치게 된다. 이 논문에서는 크라우드 소싱 기반의 딥러닝 선호도 측정을 위한 쌍체 비교 셋을 생성하는 새로운 알고리즘인 k-disjoint 비교셋 생성 알고리즘과 k-체이닝 비교셋 생성 알고리즘을 제안한다. 특히 k-체이닝 알고리즘은 기존의 원형 생성 알고리즘과 같이 데이터 간의 연결성을 보장하면서도 안정적인 선호도 평가를 지원할 수 있는 랜덤적 성격도 함께 가지고 있음을 실험에서 확인하였다.
#선호도 예측 #쌍체 비교 알고리즘 #k-정규 그래프 #Preference prediction #pairwise comparision #k-regular graph

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 쌍체 비교 셋 생성 알고리즘
4. 실험 및 평가
5. 결론
References

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