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권혁찬 (국립안동대학교) 이유진 (국립안동대학교) 홍윤기 (국립안동대학교) 정기현 (국립안동대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2024년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2024.5
수록면
375 - 378 (4page)

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본 연구는 그래프 신경망(Graph Neural Network, GNN)을 활용하여 사용자 특성, 방문지, 상호작용 데이터를 기반으로 개인화된 관심 지점인 PoI 추천 시스템을 개발하고자 한다. GNN의 구조적 장점을 활용하여, 복잡한 사용자 데이터를 그래프 구조로 모델링함으로써, 사용자-아이템 간 분석을 극대화하고 추천 시스템의 성능을 향상한다. 또한, AI-hub에서 제공하는 실제 데이터인 국내 여행 로그 데이터를 사용하여 시스템의 실제적용 가능성을 검증하였다. 본 연구에서는 GCN, GAT, GraphSAGE, ChevConv Layer, 멀티-헤드 어텐션 기법등의 방법을 사용하여 M1, M2, NGCF 및 그에 따른 파인 튜닝(Fine-Tuning)된 모델을 개발하여 사용자 특성, 방문지, 상호작용 데이터를 분석하고 PoI를 추천하였다. 연구 결과에서는 사용자 데이터를 기반으로 학습된 모델이 유사한 특성의 새로운 지역을 성공적으로 추천함으로써 개인화된 사용자 경험을 제공하고 그래프 데이터와 그래프 신경망을 활용한 다양한 접근 방식을 제안한다. 결과적으로 사용자 특성이 반영된 그래프 구조로부터 그래프 신경망을 사용한 추천 시스템의 성능 향상과 추천 시스템의 발전에 기여한다.
#Graph Neural Networks (GNN) #Point of Interest (PoI) #GCN #GAT #Personalized user experience

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 시스템 설계 및 구현
IV. 결론
참고문헌

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