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초록·키워드
Numerous companies are now able to store and manage huge amounts of information about their customers. Accordingly, studies on recommender systems are actively being conducted to use the information more efficiently. Among them, studies that wish to have high predictability using additional information other than purchase information are presented in this paper with a simple method to reduce costs and increase accuracy. The corresponding module is a vector based on the probability that an item is transferred to another item. Experiments conducted on public datasets show that the performances of the proposed architecture have improved by an average of 9.7% compared to the benchmark models. It was also intended to provide direction for cold-start problem resolution at no additional cost.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-530-001096347
