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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.8
- 수록면
- 278 - 283 (6page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2020.30.4.278
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은행과 신용카드 업계에 있어, 고객의 다음 신용 카드 사용처(다음 방문 가맹점)를 예측할 수 있다면 고객의 라이프 스타일을 파악 할 수 있으며, 여러 프로모션과 비즈니스 기회를 포착할 수 있어 매출 증대를 꾀할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 모델은 고객이 다음에 방문할 가맹점을 예측/추천하는 것을 목표로 한다. 가맹점 방문과 같이 순차적으로 발생하는 이벤트에는 노이즈 데이터가 있을 수 있다. 이 노이즈 데이터의 영향을 줄이기 위해 두 개의 신경망을 이용한 DoubleDNN 모델을 제안한다. 실험은 BC카드사의 데이터분포를 따르는 인공 생성된 신용카드 사용내역 데이터 세트를 이용하였으며, DoubleDNN은 기존의 다른 DNN기반의 추천 모델 보다 좋은 성능을 보였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법
4. 실험
5. 결론
References
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
Aaron van den Oord, Sander Dieleman, and Benjamin Schrauwen, “Deep content-based music recommendation,” In NIPS’13 Proceedings of the 26th International Conference on Neural Information Processing Systems. vol. 2, pp. 2643-2651, Dec. 2013.
Agresti, Alan, “Categorical Data Analysis,” Third Edition. Wiley. 2012.
Diederik P. Kingma and Jimmy Ba, “Adam: A Method for Stochastic Optimization”. arXiv:1412.6980v9 [cs.LG] 30 Jan. 2017.
Hao Wang, Naiyan Wang and Dit-Yan Yeung, “Collaborative Deep Learning for Recommender Systems,” In KDD’15 Proceedings of the 21st ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, pp. 1235-1244, Aug. 2015.
Libo Zhang, Tiejian Luo, Fei Zhang and Yanjun Wu, “A Recommendation Model based on Deep Neural Network,” In IEEE Access. vol. 6, pp. 9454-9463, Jan. 2018.
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Diederik P. Kingma and Jimmy Ba, “Adam: A Method for Stochastic Optimization”. arXiv:1412.6980v9 [cs.LG] 30 Jan. 2017.
Hao Wang, Naiyan Wang and Dit-Yan Yeung, “Collaborative Deep Learning for Recommender Systems,” In KDD’15 Proceedings of the 21st ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, pp. 1235-1244, Aug. 2015.
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