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학술저널
저자정보
황인준 (서강대학교) 김희주 (서강대학교) 김유진 (서강대학교) 이윤동 (서강대학교)
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제37권 제3호
발행연도
2024.6
수록면
311 - 322 (12page)

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본 연구에서는, 추천시스템 연구에 자주 활용되는 무비렌즈 데이터에 대한 탐색적 분석을 통하여 무비렌즈 데이터의 자세한 특성을 살펴보고, 추천시스템에서 심층신경망을 이용한 협업필터링 (NCF) 방법으로 잘 알려진 신경망행렬분해법을 개선하기 위한 대안을 모색한다. 본 연구에서, 제안한 일반화 NCF (G-NCF) 방법은 기존의 NCF 방법에 비하여 주요 평가 지표에서 평균적으로 우수한 특성을 보이지만, 평가지표의 산포가 다소 커지는 단점도 함께 가진다. 성능 비교를 위한 평가 지표로 MAP와 nDCG 등을 이용하였다.
#recommender system #collaborative filtering #deep neural network #MovieLens Data #추천시스템 #협업필터링 #심층신경망 #무비렌즈 데이터

목차

Abstract
1. 서론
2. 무비렌즈 데이터
3. NCF 알고리즘과 그 개선
4. 성능의 비교와 평가
5. 결론
References
요약

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