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아이템 정보 기반 협업 필터링 추천 시스템 연구
A Study on Collaborative Filtering Recommender system based on Item Knowledge 원문보기

한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회, 2017 Apr. 27, 2017년, pp.439 - 441  

양영욱 (고려대학교 정보대학 컴퓨터학과) ,  윤유동 (고려대학교 정보대학 컴퓨터학과) ,  임희석 (고려대학교 정보대학 컴퓨터학과)

초록
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Matrix factorization은 사용자의 아이템 선호도를 통해 아이템을 추천해주는 성공적인 기술 중 하나이다. 이 기법은 사용자-아이템의 선호도 행렬을 채우는 것을 목표로 한다. 이 목표를 달성하기 위해 사용자-아이템의 선호도 행렬을 사용자 행렬(user latent factor)와 아이템 행렬(item latent factor)로 분해하고, 각 행렬에 대해 추론하여 완성된 사용자-아이템의 선호도 행렬을 추론한다. 하지만 Matrix factorization은 아이템의 수가 많고, 아이템에 대한 사용자들의 선호도 데이터가 적을 때 성능이 제한된다. 또한 새로운 아이템이 추가되었을 때, 새로운 아이템에 대한 사용자들의 선호도 정보가 없기 때문에 새로운 아이템이 추천되지 않는다는 문제를 가진다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 아이템에 대한 부가적인 정보인 아이템 간의 유사도 정보와 아이템의 시나리오 정보의 유사도를 모델링하여 기존의 전통적인 Matrix factorization에 추가하는 아이템 정보 기반 추천 시스템을 제안한다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 아이템 간의 유사도 정보와 아이템의 시나리오 유사도 정보를 사용하여 아이템 정보를 모델링하였으며, 아이템 정보를 기존의 MF에 추가하여 아이템 정보를 기반의 추천 시스템을 제안하고 실험하였다. 아이템의 시나리오 정보를 사용함으로 아이템에 대한 사용자의 선호도 행렬의 비어있는 부분을 보강할 수 있다.
  • 본 연구에서는 아이템에 대한 정보로 아이템 간의 유사도와 아이템에 대한 시나리오 정보를 추가하여 추천 모델을 학습하는 방법을 제안한다. 이 방법을 통해 data sparsity 문제와 cold-start문제를 극복하는 모델을 제안한다.
  • 본 연구에서는 아이템에 대한 정보로 아이템 간의 유사도와 아이템에 대한 시나리오 정보를 추가하여 추천 모델을 학습하는 방법을 제안한다. 이 방법을 통해 data sparsity 문제와 cold-start문제를 극복하는 모델을 제안한다.
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