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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한양대학교 HanYang University |
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연구책임자 | 채동규 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-03 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202300011659 |
과제고유번호 | 1711161987 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2023-10-18 |
키워드 | 추천시스템.감정분석.인공지능.설명가능한 AI.그래프분석.Recommender systems.Sentiment analysis.Artificial Intelligence.Explainable AI.Graph analysis. |
□ 연구개요
최근 딥 러닝 등 인공지능 기술이 추천 시스템에 접목되면서 오늘날의 추천 시스템의 정확도는 예전에 비해 큰 폭으로 증가하였다. 그러나 최근에 개발된 대부분의 딥러닝 기반 추천 시스템들은 사용자가 선호할 만한 상품을 정확하게 찾는 것에만 집중하고 있으며, 동시에 해당 상품을 왜 사용자에게 추천했는지 그 이유를 설명하는 기능은 제공하지 못했다. 최근 인공지능이 예측한 결과의 이유를 설명하는 기술 (eXplainable AI, XAI) 이 자율주행, 자연어처리, 의료, 금융 등 많은 분야에서 활발하게 연구되고 있으며,
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