전자상거래 추천시스템을 위한 순환신경망 알고리즘들의 성능평가

서지혜; 용환승

doi:10.5626/KTCP.2017.23.7.440

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 서지혜 (이화여자대학교) 용환승 (이화여자대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제23권 제7호

발행연도: 2017.7

수록면: 440 - 445 (6page)

DOI: 10.5626/KTCP.2017.23.7.440

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

전자상거래 발전에 따라 온라인 쇼핑을 이용하는 사람들이 증가하였고 제품 또한 다양해지고 있다. 이러한 추세로 구매자가 만족할 수 있는 정확한 추천시스템의 중요성이 증대되었으며 정확도를 높이기 위한 새로운 방법의 연구가 계속되고 있다. 순환신경망은 시퀀스 학습에 적합한 딥 러닝 방법 중 하나이며 본 연구에서는 추천시스템의 정확도를 높이는 방법으로 구매자의 제품 접근순서를 순환신경망에 적용하여 알고리즘 성능평가를 하였다. 알고리즘 성능평가에는 대표적인 순환신경망 알고리즘과 최적화 알고리즘으로 진행하였다. 순환신경망 알고리즘으로는 RNN, LSTM, GRU 그리고 최적화 알고리즘으로는 Adagrad, RMSProp, Adam optimizer를 사용하였다. 실험 도구로는 구글의 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 사용하였고 데이터는 RecSys Challenge 2015에서 제공하는 e-commerce session 데이터를 활용하였다. 실험 결과 실험 데이터에 적합한 최적의 하이퍼파라미터를 발굴하고 적용하여 RecSys Challenge 2015 참가자들의 결과와 비교하였다. 상품 접근 순서만을 학습시킨 결과이기 때문에 등수가 높지는 않았지만 기존 추천시스템에 접목한다면 정확도 향상에 기여할 수 있을 것으로 보인다.

#전자상거래 #추천시스템 #머신러닝 #순환신경망 #최적화 알고리즘 #텐서플로우 #e-commerce #recommendation system #machine learning #recurrent neural network #optimization algorithm #TensorFlow

참고문헌 (16)

참고문헌 신청

J. Son, S. Kim, H. Kim, and S. Cho, Review and Analysis of Recommender Systems, Journal of KIIE, Vol. 41, No. 2, pp. 185-208, Apr. 2015. (in Korean) B. M. Sarwar, G. Karypis, J. A. Konstan, and J. T. Riedl, Analysis of Recommendation Algorithms for E-commerce, Proc. of 2nd ACM Conference on Electronic Commerce, pp. 158-167, 2000. B. Hidasi, A. Karatzoglou, L. Baltrunas, and D. Tikk, Session-based Recommendations with Recurrent Neural Networks, Proc. of the ICLR 2016, 2016. S. Wu, W. Ren, C. Yu, G. Chen, D. Zhang, and J. Zhu, Personal Recommendation Using Deep Recurrent Neural Network in NetEase, Proc. of the 32nd ICDE 2016, 2016. I. Sutskever, Training Recurrent Neural Netwroks, PhD thesis Uninversity Tronto, 2012.

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

서지혜

소속기관 이화여자대학교

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

논문수 8 이용수 1,539

용환승

소속기관 이화여자대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학 공학 > 컴퓨터학

논문수 45 이용수 7,755

이 논문과 함께 이용한 논문

The YouTube Video Recommendation Algorithm using Users" Social Category

유소엽 , 정옥란 Journal of KIISE 2015 .05

사용자의 메시지 데이터를 수집하는 효과적인 방법과 데이터 활용에 관한 사례연구 : 스캐터랩의 감정 분석 인공지능 개발 사례를 중심으로

박중신 , 박도은 , 최정혜 외 2명 한국HCI학회 학술대회 2018 .01

색상 변화 분석을 통해 본 미래세대와 기성세대 대상 정보량 차이

유재연 한국HCI학회 학술대회 2018 .01

MPEG-FVC의 딥러닝 응용 비디오 압축 기술

강제원 전자공학회지 2018 .02

머신러닝을 이용한 무인항공기와 조류의 구별 연구

신녕호 , 이준엽 , 김황남 한국통신학회 학술대회논문집 2018 .01

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (16)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)