$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

명시적 및 암시적 피드백을 활용한 그래프 컨볼루션 네트워크 기반 추천 시스템 개발
Developing a Graph Convolutional Network-based Recommender System Using Explicit and Implicit Feedback 원문보기

한국IT서비스학회지 = Journal of Information Technology Services, v.22 no.1, 2023년, pp.43 - 56  

이흠철 (경희대학교 대학원 빅데이터응용학과) ,  김동언 (경희대학교 대학원 빅데이터응용학과) ,  이청용 (경희대학교 대학원 빅데이터응용학과) ,  김재경 (경희대학교 경영대학)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

With the development of the e-commerce market, various types of products continue to be released. However, customers face an information overload problem in purchasing decision-making. Therefore, personalized recommendations have become an essential service in providing personalized products to cust...

주제어

#Graph Convolutional Network   #Recommender System   #Explicit and Implicit Feedback   #Customer-Product Interaction  

표/그림 (4)

참고문헌 (43)

  1. 김동언, 김민지, 김재경, "소규모 전자상거래를 위한？추천 시스템의 시간 차이에 따른 추천 효과 측정에 관한 연구", 인터넷전자상거래연구, 제22권,？제6호, 2022, 185-202. 

  2. 김재경, 오희영, 권오병, "유비쿼터스 환경에서 연관규칙과 협업필터링을 이용한 상품그룹추천", 한국？IT서비스학회지, 제6권, 제2호, 2007, 113-123. 

  3. 권혁인, 나윤빈, 유미옥, 최광선, "도서정보 기반의？고객 맞춤형 큐레이션 서비스 및 비즈니스 모델？연구", 한국IT서비스학회지, 제14권, 제1호,？2015, 251-262. 

  4. 이청용, 전상홍, 이창재, 김재경, "사용자의 선호도？정보를 활용한 직무 추천 시스템 연구", 한국IT서비스학회지, 제20권, 제3호, 2021, 57-73. 

  5. 이흠철, 윤효림, 이청용, 김재경, "Multi-channel？CNN 기반 온라인 리뷰 유용성 예측 모델 개발에？관한 연구", 지능정보연구, 제28권, 제2호, 2022,？171-189. 

  6. 홍태호, 홍준우, 김은미, 김민수, "영화 리뷰의 상품？속성과 고객 속성을 통합한 지능형 추천시스템",？지능정보연구, 제28권, 제2호, 2022, 1-18. 

  7. Abdollahpouri, H., G. Adomavicius, R. Burke, I.？Guy, D. Jannach, T. Kamishima, J. Krasnodebski,？and L. Pizzato, "Multistakeholder recommendation: Survey and research directions",？User Modeling and User-Adapted Interaction,？Vol.30, No.1, 2020, 127-158. 

    상세보기

  8. Al-Bakri, N.F. and S.H. Hashim, "Reducing data？sparsity in recommender systems", Al-Nahrain？Journal of Science, Vol.21, No.2, 2018, 138-147. 

  9. Bennett, J. and S. Lanning, "The netflix prize",？Proceedings of KDD Cup and Workshop？2007, San Jose, USA, 2007, 35-38. 

  10. Berg, R.V.D., T.N. Kipf, and M. Welling, "Graph？convolutional matrix completion", arXiv？preprint arXiv:1706.02263, 2017. 

  11. Chen, S. and Y. Peng, "Matrix factorization for？recommendation with explicit and implicit？feedback", Knowledge-Based Systems, Vol.158,？2018, 109-117. 

  12. Das, A.S., M. Datar, A. Garg, and S. Rajaram,？"Google news personalization: scalable online collaborative filtering", Proceedings of？the 16th International Conference on World？Wide Web, Banff, Canada, 2007, 271-280. 

  13. Dogan, O., F.C. Kem, and B. Oztaysi, "Fuzzy association rule mining approach to identify？e-commerce product association considering sales amount", Complex & Intelligent？Systems, Vol.8, No.2, 2022, 1551-1560. 

    상세보기

  14. Goldberg, D., D. Nichols, B.M. Oki, and D. Terry,？"Using collaborative filtering to weave an？information tapestry", Communications of？the ACM, Vol.35, No.12, 1992, 61-70. 

    상세보기

  15. Harper, F.M. and J.A. Konstan, "The movielens？datasets: History and context", ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems,？Vol.5, No.4, 2015, 1-19. 

  16. He, X., K. Deng, X. Wang, Y. Li, Y. Zhang, and？M. Wang, "Lightgcn: Simplifying and powering graph convolution network for recommendation", Proceedings of the 43rd International ACM SIGIR Conference on？Research and Development in Information？Retrieval, Xi'an, China, 2020, 639-648. 

  17. He, X., L. Liao, H. Zhang, L. Nie, X. Hu, and？T.S. Chua, "Neural collaborative filtering",？Proceedings of the 26th International Conference on World Wide Web, Perth, Australia,？2017, 173-182. 

  18. Huang, T., Y. Dong, M. Ding, Z. Yang, W. Feng,？X. Wang, and J. Tang, "Mixgcf: An improved？training method for graph neural network-based recommender systems", Proceedings of the 27th ACM SIGKDD？Conference on Knowledge Discovery &？Data Mining, Singapore, 2021, 665-674. 

  19. Idrissi, N. and A. Zellou, "A systematic literature？review of sparsity issues in recommender？systems", Social Network Analysis and？Mining, Vol.10, No.1, 2020, 1-23. 

  20. Kim, J.K., H.K. Kim, H.Y. Oh, and Y.U. Ryu, "A？group recommendation system for online？communities", International Journal of Information Management, Vol.30, No.3, 2010,？212-219. 

  21. Kipf, T.N. and M. Welling, "Semi-supervised？classification with graph convolutional networks", arXiv preprint arXiv:1609.02907,？2016. 

  22. Koren, Y., "Factorization meets the neighborhood:？a multifaceted collaborative filtering model",？Proceedings of the 14th ACM SIGKDD？International Conference on Knowledge？Discovery and Data Mining, Las Vegas,？USA, 2008, 426-434. 

  23. Koren, Y., R. Bell, and C. Volinsky, "Matrix factorization techniques for recommender systems", Computer, Vol.42, No.8, 2009, 30-37. 

    상세보기

  24. Lee, D. and K. Hosanagar, "How do recommender？systems affect sales diversity? A cross-category investigation via randomized field experiment", Information Systems Research,？Vol.30, No.1, 2019, 239-259. 

    상세보기

  25. Lima, G.R., C.E. Mello, A. Lyra, and G. Zimbrao,？"Applying landmarks to enhance memorybased collaborative filtering", Information？Sciences, Vol.513, 2020, 412-428. 

  26. Nilashi, M., O. Ibrahim, and K. Bagherifard, "A？recommender system based on collaborative？filtering using ontology and dimensionality？reduction techniques", Expert Systems with？Applications, Vol.92, 2018, 507-520. 

    상세보기

  27. Park, S. and J.L. Nicolau, "Asymmetric effects？of online consumer reviews", Annals of？Tourism Research, Vol.50, 2015, 67-83. 

    상세보기

  28. Rendle, S., C. Freudenthaler, Z. Gantner, and L.S.？Thieme, "BPR: Bayesian personalized ranking from implicit feedback", arXiv preprint？arXiv:1205.2618, 2012. 

  29. Renjith, S., A. Sreekumar, and M. Jathavedan,？"An extensive study on the evolution of context-aware personalized travel recommender systems", Information Processing？& Management, Vol.57, No.1, 2020, 102078. 

    상세보기

  30. Resnick, P., N. Iacovou, M. Suchak, P. Bergstrom,？and J. Riedl, "Grouplens: An open architecture for collaborative filtering of netnews", Proceedings of the 1994 ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work, Chapel Hill, USA, 1994, 175-186. 

  31. Sarwar, B., G. Karypis, J. Konstan, and J. Riedl,？"Item-based collaborative filtering recommendation algorithms", Proceedings of the？10th International Conference on World？Wide Web, Hong Kong, 2001, 285-295. 

  32. Schafer, J.B., D. Frankowski, J. Herlocker, and？S. Sen, "Collaborative filtering recommender？systems", The Adaptive Web, Springer,？New York, 2007. 

  33. Singh, M., "Scalability and sparsity issues in recommender datasets: A survey", Knowledge？and Information Systems, Vol.62, No.1, 2020,？1-43. 

    상세보기

  34. Su, X. and T.M. Khoshgoftaar, "A survey of collaborative filtering techniques", Advances in？Artificial Intelligence, Vol.2009, No.4, 2009,？1-19. 

  35. Tang, H., W. Yang, and S. Zheng, "Intelligent？information recommendation algorithm under background of big data land cultivation",？Microprocessors and Microsystems, Vol.81,？2021, 103728. 

    상세보기

  36. Tay, Y., L.A. Tuan, and S.C. Hui, "Latent relational metric learning via memory-based attention for collaborative ranking", Proceedings of the 2018 World Wide Web Conference, Lyon, France, 2018, 729-739. 

  37. Wang, H., N. Wang, and D.Y. Yeung, "Collaborative deep learning for recommender systems",？Proceedings of the 21th ACM SIGKDD？International Conference on Knowledge？Discovery and Data Mining, Sydney,？Australia, 2015, 1235-1244. 

  38. Wang, X., X. He, M. Wang, F. Feng, and T.S.？Chua, "Neural graph collaborative filtering",？Proceedings of the 42nd international ACM？SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, Paris,？France, 2019, 165-174. 

  39. Xue, H.J., X. Dai, J. Zhang, S. Huang, and J. Chen,？"Deep matrix factorization models for recommender systems", Proceedings of the？26th International Joint Conference on？Artificial Intelligence, Melbourne, Australia,？2017, 3203-3209. 

  40. Yao, Q., X. Chen, J.T. Kwok, Y. Li, and C.J. Hsieh,？"Efficient neural interaction function search？for collaborative filtering", Proceedings of？The Web Conference 2020, Taipei, Taiwan,？2020, 1660-1670. 

  41. Ying, R., R. He, K. Chen, P. Eksombatchai, W.L.？Hamilton, and J. Leskovec, "Graph convolutional neural networks for web-scale recommender systems", Proceedings of the 24th？ACM SIGKDD International Conference on？Knowledge Discovery & Data Mining,？London, UK, 2018, 974-983. 

  42. Yue, W., Z. Wang, W. Liu, B. Tian, S. Lauria,？and X. Liu, "An optimally weighted user-and？item-based collaborative filtering approach？to predicting baseline data for Friedreich's？Ataxia patients", Neurocomputing, Vol.419,？2021, 287-294. 

    상세보기

  43. Zou, L., L. Xia, Y. Gu, X. Zhao, W. Liu, J.X. Huang？and D. Yin, "Neural interactive collaborative？filtering", Proceedings of the 43rd International ACM SIGIR Conference on Research？and Development in Information Retrieval,？Xi'an, China, 2020, 749-758. 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

BRONZE

출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로