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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한양대학교 HanYang University |
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연구책임자 | 김상욱 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-03 |
과제시작연도 | 2019 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202000004357 |
과제고유번호 | 1711083159 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2020-07-29 |
키워드 | 빅데이터 분석.추천 시스템.무관심 상품.정보 융합.데이터 모델링.소셜 네트워크 분석.데이터 마이닝.머신 러닝.신뢰 네트워크. |
□ 연구개요
본 과제를 통해, 연구팀은 사용자가 평가하지 않은 상품 중 관심 없을 것으로 예상되는 ‘무관심 상품’을 도출하고, 이를 추가로 활용하여 사용자의 취향을 보다 정확히 이해함으로써, 추천 분야에서 오랫동안 고심해 왔던 "데이터 희소성 문제를 근본적으로 해결'하는 연구/개발을 수행하였다. 이를 위해, 연구팀은 다양한 형태의 데이터(상품 평점, 상품 내용, 신뢰 네트워크, 인적 정보)와 다양한 빅데이터 분석 기술들(딥 러닝 기술, 행렬/텐서 분해 기술, 소셜 네트워크 분석 기술)을 융합하여 다음과 같은 연구들을 수행함으로
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