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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
오재택 (공주대학교 컴퓨터공학과) 이상용 (공주대학교)
저널정보
한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제18권 제12호
발행연도
2020.1
수록면
525 - 531 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2021

GRU 언어 모델을 이용한 Fuzzy-AHP 기반 영화 추천 시스템
오재택 ,  이상용 디지털융복합연구 2021.08 학술저널

2020

Fuzzy-AHP와 LSTM 언어 모델을 이용한 영화 추천 시스템
오재택 컴퓨터공학과 2020.01 학위논문
양방향 순환 신경망 언어 모델을 이용한 Fuzzy-AHP 기반 영화 추천 시스템
오재택 ,  이상용 디지털융복합연구 2020.01 학술저널

초록· 키워드

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다양한 정보가 대량으로 유통되는 IT 환경에서 사용자의 요구를 빠르게 파악하여 의사결정을 도와줄 수 있는 추천 시스템이 각광을 받고 있다. 그러나 현재 추천 시스템은 사용자의 취향이나 관심사가 바뀌었을 때 선호도가 즉시 시스템에 반영이 되지 않을 수가 있으며, 광고 유도로 인하여 사용자의 선호도와 무관한 아이템이 추천될 수가 있다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 양방향 순환 신경망 언어 모델을 이용한 Fuzzy-AHP 기반 영화 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 사용자의 취향이나 관심사를 명확하고 객관적으로 반영하기 위해 Fuzzy-AHP를 적용하였다. 그리고 사용자가 선호하는 영화를 예측하기 위해 양방향 순환 신경망 언어 모델을 이용하여 실시간으로 수집되는 영화 관련 데이터를 분석하였다. 본 시스템의 성능을 평가하기 위해 그리드 서치를 이용하여 전체 단어 집합의 크기에 대한 학습 모델의 적합성을 확인하였다. 그 결과 본 시스템의 학습 모델은 전체 단어 집합의 크기에 따른 평균 교차 검증 지수가 97.9%로 적합하다는 것을 확인할 수 있었다. 그리고 본 모델은 네이버의 영화 평점 대비 평균 제곱근 오차가 0.66, LSTM 언어 모델은 평균 제곱근 오차가 0.805으로, 본 시스템의 영화 평점 예측성이 더 우수함을 알 수 있었다.
#양방향 순환 신경망 #언어 모델 #퍼지 계층적 분석 방법 #스크래핑 #추천 시스템

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Y. K. Kim / 2020 / Samsung Electronics Laughs at U.S 5G Expansion / Economist (1522):34~36 google schola M. Y. Lee / 2019 / ‘Dream Force 2019’ Conference Site Report / Dong-A Business Review 291:36~48 google schola Y. K. Kim / 2019 / How far can we trust artificial intelligence? / Economist 1503:24~28 google schola L. Adam. / 2019 / Facebook wants to become a source for ‘TrustWorthy News’ / News Week :36~37 google schola J. B. Bae / 2020 / Smart Robot Eyes with Deep Fake AI just like the Real Person / Economist 1519:50~52 google schola

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