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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김태석 (배재대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제23권 제5호
발행연도
2023.5
수록면
30 - 40 (11page)
DOI
10.5392/JKCA.2023.23.05.030

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최근 제안된 딥러닝 기반의 CTR 예측 모델들은 원시 희소 입력 필드를 먼저 저차원의 필드 임베딩 벡터로 매핑 후 명시적 특징 상호 작용을 파악하기 위해 특별히 설계된 네트워크에 투입하는데 추가적으로 비선형 고차원 특징 상호 작용 파악을 위해 심층신경망을 활용하는 패러다임을 따른다. 하지만, 어떤 명시적 상호 작용 방식을 사용해야 하는지, 결과물들을 어떤 형태로 심층신경망과 결합을 해야 하는지에 대한 답은 알려지지 않은 실정이다. 본 논문에서는 Factorized Bilinear Pooling based Neural Network (FBPNN)을 제안한다. FBPNN은 심층신경망의 비선형 고차 확장 능력을 활용하기 위해 명시적 상호 작용 파악 레이어와 심층신경망을 순차적으로 연결하는 구조를 채택하고 명시적 특징 상호 작용은 요소 레벨 외적에 기반한다. 광범위한 하이퍼 매개변수 검색 및 모델 튜닝을 사용한 포괄적인 실험 연구에서 FBPNN 접근 방식이 널리 사용되는 두 개의 벤치마크 데이터 세트에서 모든 최신 알고리즘보다 우수함을 관찰했다.
#클릭률 #심층신경망 #딥러닝 #추천시스템 #CTR #Deep Neural Network #Deep Learning #Recommender System

목차

요약
Abstract
I. 서론
II. 관련 연구
III. 제안한 방법론
IV. 실험
V. 결론
참고문헌

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