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저자정보
이소영 (성균관대학교) 박호건 (성균관대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국소프트웨어종합학술대회 논문집
발행연도
2021.12
수록면
750 - 752 (3page)

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고차원 연결성(High-order connectivity)을 이용한 그래프 기반 추천시스템은 사용자-아이템 간의 상호작용을 그래프에 적용 시, 사용자와 아이템을 저차원의 공간에 효과적으로 인코딩할 수 있기에 추천 시스템에서 크게 보편화되었다. 최근 데이터 유출과 개인정보 보호가 중요한 문제로 부각된 이후, 그래프 기반 추천 시스템 학습에도 개인정보 보호가 중요해지게 되었지만, 이를 만족하며 동시에 성능 저하를 최소화하는 연합 학습 방법론(Privacy-preserving federated learning) 연구는 아직 초기 단계에 머물러 있다. 현재까지 일부 협업 필터링 학습에 있어서 노드 수준이나 분리된 별도의 그래프 ... 전체 초록 보기

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