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학술저널
저자정보
김태석 (배재대학교) 김석훈 (배재대학교) 임광혁 (배재대학교)
저널정보
한국지식경영학회 지식경영연구 지식경영연구 제22권 제4호
발행연도
2021.12
수록면
27 - 40 (14page)
DOI
10.15813/kmr.2021.22.4.002

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Click-Through Rate(CTR) 예측은 추천시스템에서 후보 항목의 순위를 결정하고 높은 순위의 항목들을 추천하여 고객의 정보 과부하를 줄임과 동시에 판매 촉진을 통한 수익 극대화를 달성할 수 있는 핵심 기능이다. 자연어 처리와 이미지분류 분야는 심층신경망(deep neural network)의 활용을 통한 괄목한 성장을 하고 있다. 최근 이 분야의 주류를 이루던모델과 차별화된 어텐션(attention) 메커니즘 기반의 트랜스포머(transformer) 모델이 제안되어 state-of-the-art를 달성하였다. 본 연구에서는 CTR 예측을 위한 트랜스포머 기반 모델의 성능 향상 방안을 제시한다. 자연어와 이미지 데이터와는다른 이산적(discrete)이며 범주적(categorical)인 CTR 데이터 특성이 모델 성능에 미치는 영향력을 분석하기 위해 임베딩의 일반화(regularization)와 트랜스포머의 정규화(normalization)에 관한 실험을 수행한다. 실험 결과에 따르면, CTR 데이터 입력 처리를 위한 임베딩 과정에서 L2 일반화의 적용과 트랜스포머 모델의 기본 정규화 방법인 레이어 정규화 대신배치 정규화를 적용할 때 예측 성능이 크게 향상됨을 확인하였다.
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김은미 / 2021 / 감성분석을 이용한 뉴스정보와 딥러닝 기반의 암호화폐 수익률 변동 예측을 위한 통합모형 / 지식경영연구 22(2):19~32 dbpia 김태석 / 2020 / CNN을 활용한 CTR 예측 시각화 분석 / Journal of The Korean Data Analysis Society 22(6):2603~2614 dbpia 문현실 / 2020 / 시각 정보를 활용한 딥러닝 기반 추천 시스템 / 지식경영연구 21(3):27~44 dbpia 원종관 / 2021 / 텍스트 마이닝과 딥러닝을 활용한 암호화폐 가격 예측 : 한국과 미국시장 비교 / 지식경영연구 22(2):1~17 dbpia Alex, K. / 2012 / Imagenet classification with deep convolutional neural networks / Advances in Neural Information Processing Systems 25:1097~1105 google schola

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