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NTIS 바로가기온라인상에 많은 양의 정보가 축적됨에 따라 기업은 일률적인 마케팅이 아닌, 각 고객의 특성을 반영한 마케팅 전략의 수립에 주력하며 이는 추천 시스템이 주목받는 이유이다. 추천 시스템은 사용자의 선호도, 아이템의 특징 그리고 사용자와 아이템 상호 간의 교호작용 등의 정보를 이용함으로써 개인 맞춤형 전략을 실현하고자 한다. 본 논문은 추천 시스템에 여러 딥러닝 기반의 모형을 적용시켜 성능을 비교하는 것을 목적으로 한다. 추천 시스템은 크게 ...
This paper compares the methods on the recommender system which are based on the deep learning architecture. Generally, the data used in recommender system tends to have sparse structure. Therefore we need to predict the parts of sparse and by using the predicted values, establish a recommender syst...
저자 | 이효진 |
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학위수여기관 | 고려대학교 대학원 |
학위구분 | 국내석사 |
학과 | 통계학과 |
지도교수 | 정윤서 |
발행연도 | 2021 |
총페이지 | v, 43장 |
키워드 | 반복 교차 검증 오토인코더 추천 시스템 희박 행렬 딥러닝 |
언어 | kor |
원문 URL | http://www.riss.kr/link?id=T15784015&outLink=K |
정보원 | 한국교육학술정보원 |
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