Factorization Machine을 이용한 추천 시스템 설계

정승윤; 김형중

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 정승윤 (고려대학교) 김형중 (고려대학교)

저널정보: 한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제18권 제4호

발행연도: 2017.7

수록면: 707 - 712 (6page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

데이터의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라 추천 시스템(recommender system)은 영화, 도서, 음악 등 다양한 산업에서 관심을 받고 있고 연구 대상이 되고 있다. 추천시스템은 사용자들의 과거 선호도 및 클릭스트림(click stream)을 바탕으로 사용자에게 적절한 아이템을 제안하는 것을 목적으로 한다. 대표적인 예로 넷플릭스의 영화 추천 시스템, 아마존의 도서 추천 시스템 등이 있다. 기존의 선행 연구는 협업적 여과, 내용 기반 추천, 혼합 방식의 3가지 방식으로 크게 분류할 수 있다. 하지만 기존의 추천 시스템은 희소성(sparsity), 콜드스타트(cold start), 확장성(scalability) 문제 등의 단점들이 있다. 이러한 단점들을 개선하고 보다 정확도가 높은 추천 시스템을 개발하기 위해 실제 온라인 기업의 상품구매 데이터를 이용해 factorization machine으로 추천시스템을 설계했다.

#추천시스템 #협업필터링 #행렬분해 #Factorization Machine #SVD #Recommendation System #Collaborative Filtering #Matrix Factorization #Factorization Machine #SVD

참고문헌 (14)

참고문헌 신청

[학술지(정기간행물)] - P. Paatero / 1994 / Positive matrix factorization : A non-negative factor model with optimal utilization of error estimates of data values / Environmetrics 5 (2) : 111 ~ 126

[학술대회논문] - S. Rendle / 2009 / Learning optimal ranking with tensor factoriza-tion for tag recommendation / Proceeding of the ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discov- ery and Data Mining : 727 ~ 736

[학술대회논문] - S. Rendle / 2010 / Pairwise interaction tensor factorization for personalized tag recommendation / Proceedings of the ACM International Conference on Web Search and Data Mining : 81 ~ 90

[학술대회논문] - J. S. Breese / 1998 / Empirical analysis of predictive algorithms for collaborative filter-ing / Proceedings of the Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence : 43 ~ 52

[학술대회논문] - R. J. Mooney / 2000 / Content-based book recom-mendation using learning for text categorization / Pro- ceedings of the ACM Conference on Digital Libraries : 195 ~ 204

함께 읽어보면 좋을 논문

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

이 논문의 저자 정보

Seungyoon Jung

소속기관 고려대학교

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학 공학 > 전기전자공학 > 전기공학

논문수 3 이용수 590

Hyoung-Jung Kim

소속기관 서강대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 전자공학 TOP 10% 공학 > 컴퓨터학 TOP 1%

논문수 197 이용수 21,002

이 논문과 함께 이용한 논문

협업 필터링을 이용한 오프라인 쇼핑몰에서 개인 맞춤형 브랜드 추천 시스템에 관한 연구

김남기 , 정석봉 한국경영학회 융합학술대회 2017 .08

재무정보를 이용한 기업부실예측모형 구축에 관한 실증연구

안창호 융복합지식학회논문지 2016 .01

N스크린 시대 온라인 비디오 콘텐츠 유통 비즈니스 모델 비교를 위한 넷플릭스(Netflix)와 훌루(Hulu) 연구

정윤경 한국콘텐츠학회논문지 2014 .05

신제도주의 접근에 기반한 한국 방송사 조직의 행위 지속성에 대한 연구 : 공영 방송체제에서 공민영 혼합체제로의 이행기에서의 방송사 조직 행위를 중심으로

권장원 한국방송학보 2001 .11

Enhancing the Performance of Recommender Systems Using Online Review Clusters

노기섭 , 오하영 , 이재훈 Journal of KIISE 2018 .02

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-004-001168231

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 (14)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)