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자료유형: 학술저널

저자정보: 조성은 (고려대학교)

저널정보: 한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제19권 제4호

발행연도: 2018.4

수록면: 731 - 737 (7page)

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추천 시스템은 컨텐츠, 온라인 커머스, 소셜 네트워크, 광고 시스템 등 많은 분야에서 사용자가 관심 있을 만한 정보를 선별 제안함을 목적으로 활발하게 연구되고 있다. 그러나 과거 선호도 데이터를 기반으로 제안하는 추천시스템이 많고 과거 데이터가 적거나 없는 사용자를 대상으로는 제공하기 어려우므로 낮은 성능을 보인다는 부문에서 문제점이 있다. 따라서 더욱 고차원적인 데이터 분석에 관한 관심이 증가하고 있고 Matrix Factorization이 주목받고 있다. 이 논문은 그 중 추천시스템에서 주목받는 Factorization Machines Learning(FM)모델과 고차원 데이터 분석인 High-order Factorization Machines Learning(HOFM)의 비교와 재연을 연구하고 제안 한다.

#행렬분해 #고차원 행렬분해 #희소행렬 #Factorization Machines Learning #High-Order Factorization Machines Learning

참고문헌 (7)

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[학술대회논문] - S. Rendle / 2009 / Learning optimal ranking with tensor factorization for tag recommendation / Proceeding of the ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery 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] - S. Rendle / 2010 / Factorization machines / Proceedings of theInternational Conference on Data Mining : 995 ~ 1000

[학술지(정기간행물)] - T. Hastie / 2004 / The entire regularization path for the support vector machine / Journal of Machine Learning Research 5 : 1391 ~ 1415

[학술대회논문] - S. Rendle / 2011 / Fast context-aware recommendations with factorization machines / SIGIR : 635 ~ 644

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조성은

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