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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.51 No.4
- 발행연도
- 2024.4
- 수록면
- 352 - 361 (10page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2024.51.4.352
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순차적 추천 시스템은 사용자 로그로부터 관심사를 추출하고 이를 바탕으로 사용자가 다음에 선호할만한 항목을 추천한다. SASRec과 BERT4Rec은 대표적인 순차적 추천 모델로 널리 활용되고 있다. 기존 연구들은 두 모델을 베이스라인으로 다양한 연구에 활용하고 있지만, 두 모델은 실험 환경 차이로 인해 일관된 성능을 보이지 않는다. 본 논문에서는 여덟 가지 대표적 순차적 추천 데이터셋에서 SASRec과 BERT4Rec의 성능을 비교 및 분석하여 검증한다. 이를 통해, 사용자-항목 상호작용 수가 BERT4Rec 학습에 가장 큰 영향을 미치며, 결국 이는 두 모델의 성능 차이로 이어진다는 사실을 관찰하였다. 더 나아가, 본 연구는 순차적 추천 환경에서 널리 활용되는 두 학습 방법 역시 인기도 편향과 시퀀스 길이에 따라 다른 효과를 보일 수 있음을 보인다. 이를 통해, 데이터셋 특성을 고려하는 것이 추천 성능 개선을 위해 필수적임을 강조한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 문제 정의
3. 실험
4. 추천 성능 개선 방법
5. 결론
References
참고문헌 (0)
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