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저자정보
김기홍 (경상국립대학교) 최상민 (경상국립대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2024년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2024.11
수록면
1,050 - 1,053 (4page)

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추천 시스템은 사용자의 선호를 파악해 개인화된 추천을 제공하는 것을 목표로 한다. 대화형 추천 시스템은 실시간으로 사용자와 상호작용을 해 보다 개인화된 추천 결과를 얻을 수 있게 한다. 최근 대형 언어 모델(LLM)의 발전으로 인해 LLM을 활용한 대화형 추천 시스템 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 이러한 연구들은 주로 영화 데이터셋을 기반으로 성능을 평가한다. 본 연구에서는 LLM의 음악 추천 성능을 분석하기 위해 음악 추천 대화 데이터셋인 Conversational Playlist Curation Dataset(CPCD)를 전처리하여 GPT-4o-mini를 파인 튜닝한다. 모델의 성능 평가를 위해 테스트 데이터에 Zero-shot prompting을 적용해 모델의 입력으로 사용하였다.
#conversational recommendation #music recommendation #large language model

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅲ. 연구 방법
IV. 실험 및 결과
V.결론
참고문헌

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