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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한남대학교 Hannam University |
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연구책임자 | 송희석 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2024-03 |
과제시작연도 | 2023 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
연구관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202400007372 |
과제고유번호 | 1711186492 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2024-09-10 |
키워드 | 원클래스.콜드스타트.하이브리드CF.추천시스템.인과추론.One-class.Cold-start.Hybrid CF.Recommendation.Causal Inference. |
□ 연구개요
현재 심층신경망 기반 협업필터링 추천모형의 두 가지 근원적 문제인 원클래스와 콜드스타트 문제를 동시에 해결할 수 있는 솔루션은 아직 발표되지 않고 있다. 이 두가지 난제가 해결되면 상호작용 행렬의 희박도(Sparsity)가 개선되어 CF추천의 획기적 성능향상을 도모할 수 있다. 본 연구는 최근 발표된 딥러닝기술에 기반하여 CF 추천시스템의 두 가지 난제를 동시에 해결하는 추천모형을 제안하는 것을 목표로 한다. 원클래스와 콜드스타트 문제 해결을 위해 본 연구에서는 GAN 및 부스팅 두 가지 접근법에 기반한 하이브리드
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