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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이수정 (Gyeongin National University of Education)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제25권 제9호(통권 제198호)
발행연도
2020.9
수록면
101 - 108 (8page)

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추천 시스템은 전자 상거래 시에 고객들의 상품 선택의 편의를 제공하므로 반드시 구비되어야 할 기능이다. 협력 필터링은 다른 사용자들이 선호하였던 상품이나 현 사용자가 과거 선호하였던 상품들을 위주로 추천 리스트를 제공하는 기법으로서, 가장 널리 활용되는 대표적 기법이다. 최근 딥러닝 인공지능 기술을 활용하여 추천 시스템의 성능 향상을 달성하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 사용자가 부여한 평가등급만을 이용하여 딥러닝 기술의 일종인 제한 볼츠만 기계 학습을 통해 협력 필터링 기반의 추천 시스템을 개발한다. 또한 학습의 효율성과 성능을 위하여 학습 파라미터 변경 알고리즘을 제시한다. 제안 시스템의 성능 평가를 위하여 실험 분석을 통해 기존의 다양한 전통적 협력 필터링 기법들과 비교 분석을 실시하였으며, 제안 알고리즘은 기본적인 제한 볼츠만 기계 모델보다 우수한 성능을 가져오는 것으로 확인되었다.
#Collaborative Filtering #Recommender System #Deep Learning #Neural Network #Restricted Boltzmann Machine #협력 필터링 #추천 시스템 #딥러닝 #신경망 #제한 볼츠만 기계

목차

Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Works
Ⅲ. The Proposed Scheme
Ⅳ. Experiments
Ⅴ. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
Sushma Jaiswal / 2020 / Survey on Recommender System Using Deep Learning Networks / Artificial Intelligence Evolution :72~89 Crossref Mahdi Jalili / 2018 / Evaluating Collaborative Filtering Recommender Algorithms: A Survey / IEEE Access 6:74003~74024 Crossref X. Su / 2009 / A Survey of Collaborative Filtering Techniques / Advances in Artificial Intelligence Crossref J. Liu / 2017 / Deep Learning Based Recommendation : A Survey / Lecture Notes in Electrical Engineering 424:451~458 google schola Zeynep Batmaz / 2019 / A review on deep learning for recommender systems: challenges and remedies / Artificial Intelligence Review 52(1):1~37 Crossref

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