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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.4
- 수록면
- 644 - 655 (12page)
- DOI
- 10.7840/kics.2022.47.4.644
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최근 재활 치료 영역에도 딥러닝, 인공지능, 빅데이터 기술 등을 적용한 스마트 재활 치료 관련 기술 개발이 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 그래프 구조를 보다 효과적으로 반영하는 그래프 신경망을 사용하여 환자개인별 특성에 맞는 개인맞춤형 재활 운동 추천 알고리즘 기술을 제안한다. 의료법에 의해 실제 환자 데이터 사용이 불가능한 관계로 본 연구에서는 무릎 질환 환자의 속성 데이터를 생성하고, 다양한 재활 프로그램을 선정하여 데이터 교차 검증을 통해 환자-운동 간의 경험 데이터셋을 생성한다. 각 사용자에 대한 모든 아이템 예측 선호도중 가장 높은 N개의 아이템을 추천하는 Top-N 추천 시스템 시나리오에서 정밀도, 재현율, nDCG를 척도로 제안 방법의 성능을 검증한다. 생성된 데이터셋 사용시 본 논문에서 제안하는 방법이 기존의 추천 알고리즘에 비해 모든 정확도 측면에서 더욱 우수함을 보인다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 데이터셋 생성 및 처리
Ⅲ. 개인맞춤형 운동 추천 시스템 설계
Ⅳ. 실험 및 성능 검증
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (35)
참고문헌 신청
Y. Koren, R. Bell, and C. Volinsky, “Matrix factorization techniques for recommender systems,” IEEE Comput., vol. 42, no. 8, pp. 30-37, 2009.
R. van den Berg, T. N. Kipf, and M. Welling, “Graph convolutional matrix completion,” in Proc. KDD’18 Deep Learning Day, 2018.
R. Ying, R. He, K. Chen, P. Eksombatchai, W. L. Hamilton, and J. Leskovec, “Graph convolutional neural networks for web-scale recommender systems,” in Proc. 24th ACM SIGKDD Int. Conf. KDD’18, pp. 974-983, London, UK, Aug. 2018.
W. Hamilton, Z. Ying, and J. Leskovec, “Inductive representation learning on large graphs,” in Proc. 28th Int. Conf. NIPS’17, pp. 1025-1035, Long Beach, CA, Dec. 2017.
L. Zheng, C.-T. Lu, F. Jiang, J. Zhang, and P. S. Yu, “Spectral collaborative filtering,” in Proc. 12th ACM Conf. RecSys’18, pp. 311-319, Vancouver, Canada, Oct. 2018.
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