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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
임어진 용환승 (이화여자대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제22권 제4호
발행연도
2019.4
수록면
443 - 454 (12page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

아파치 스파크에서의 PARAFAC 분해 기반 텐서 재구성을 이용한 추천 시스템
임어진 ,  용환승 멀티미디어학회논문지 2019.04 학술저널
아파치 스파크에서의 PARAFAC 분해 기반 텐서 재구성을 이용한 추천 시스템
임어진 컴퓨터공학과 2019.01 학위논문

초록· 키워드

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In recent years, there has been active research on a recommender system that considers three or more inputs in addition to users and goods, making it a multi-dimensional array, also known as a tensor. The main issue with using tensor is that there are a lot of missing values, making it sparse. In order to solve this, the tensor can be shrunk using the tensor decomposition algorithm into a lower dimensional array called a factor matrix. Then, the tensor is reconstructed by calculating factor matrices to fill original empty cells with predicted values. This is called tensor reconstruction. In this paper, we propose a user-based Top-K recommender system by normalized PARAFAC tensor reconstruction. This method involves factorization of a tensor into factor matrices and reconstructs the tensor again. Before decomposition, the original tensor is normalized based on each dimension to reduce overfitting. Using the real world dataset, this paper shows the processing of a large amount of data and implements a recommender system based on Apache Spark. In addition, this study has confirmed that the recommender performance is improved through normalization of the tensor.
#Tensor Reconstruction #Recommender System #PARAFAC Decomposition #Multidimensional Recommendation

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 기법
4. 실험
5. 결론 및 향후 연구
REFERENCE

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2019-004-000895337