메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이상민 (경기대학교) 김희찬 (경기대학교) 김남기 (경기대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제21권 제5호(JKIIT, Vol.21, No.5)
발행연도
2023.5
수록면
21 - 28 (8page)
DOI
10.14801/jkiit.2023.21.5.21

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
모바일 기기의 발전으로 인해 해당 산업군의 비약적으로 발전했으며 이로 인해 사용자들은 이전에 비해 손쉽게 다양한 추천을 받을 수 있게 되었다. 하지만 잘못된 추천의 경우 오히려 사용자 경험 품질을 저해시키는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 극복하기 위해서 본 연구에서는 현재 사용자가 원하는 아이템을 보다 정확히 추천하기 위해 시간 기반의 데이터가 추천시스템에 미치는 영향을 실험을 통해 분석하였다. 실험 결과 F1, Precision@20 점수는 전체 데이터를 활용하는 것보다 최근 데이터만을 이용하는 것이 더 높은 점수를 보였으나, Recall@20 점수의 경우 오히려 낮은 점수를 보였다. 이러한 결과로 유추하였을 때 현재의 사용자가 원하는 아이템의 예측 정확도 높이기 위해서는 데이터의 개수보다, 시간을 기준으로 하여 데이터를 분류하여 학습하는 것이 보다 높은 성능을 낼 수 있음을 확인하였다.
#time-based database #recommender systems #graph neural network #graph-based recommendation

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 시간 정보을 활용한 추천시스템
Ⅳ. 실험 및 성능 분석
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

GEase-K: 부가 정보를 활용한 선형 및 비선형 오토인코더 기반의 추천시스템
이태범 ,  이승학 ,  마민정 외 1명 지능정보연구 2023 .09
프롬프팅 러닝을 활용한 리뷰 텍스트 기반 추천시스템
황선진 ,  강채원 ,  이영훈 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2023 .05
추천시스템 연구 동향 및 이슈
김태석 한국콘텐츠학회 종합학술대회 논문집 2022 .07
原型敍事의 스토리텔링 轉換 戰略 硏究 : ʻ春香ʼ 原型敍事를 中心으로 -
이채영 인문콘텐츠 2014 .12
SDN에서 PEARL을 이용한 멀티캐스트 라우팅 트리 형성 기법
김희찬 ,  김남기 한국정보기술학회논문지 2024 .02

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0