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자료유형
학술저널
저자정보
정윤기 (성균관대학교) 이종욱 (성균관대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.47 No.11
발행연도
2020.11
수록면
1,078 - 1,085 (8page)
DOI
10.5626/JOK.2020.47.11.1078

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다양한 분야에 심층 신경망이 도입되어 획기적인 성능 개선을 보이고 있으나, 최근 심층 신경 망 기반 추천 모델의 성능 개선이 크게 보이지 않는다는 주장이 나오고 있다. 이와 같은 문제는 추천 연구에 통용되는 실험 환경의 부재와 제안 모델 성능에 대한 엄밀한 분석 부재에 기인한다. 본 논문에서는 1) 추천 모델의 공정한 비교를 위한 실험 프로토콜을 구성하고, 2) 추천 모델의 한 축인 오토인코더 기반추천 모델에 대해서 실험적 검증을 수행하며, 3) 사용자와 항목 인기도를 기준으로 여러 개의 세부 그룹으로 나누어 실험 결과를 분석한다. 실험 결과, 모든 데이터셋에서 신경망 기반 모델의 추천 성능이 비신경망 대비 일관적인 성능 개선을 보이지 않았으며, 신경망 모델 내에서도 주된 정확도 개선을 확인할 수 없었다. 한편, 세부 그룹별 성능 평가 결과에서는 인기 항목에선 비신경망 모델의, 비인기 항목에선 신경망 모델의 정확도가 높음이 확인하였고, 이를 통해 신경망 모델의 복잡성이 비인기 항목에 대한 추천에 도움이 될 수 있다고 판단된다.
#추천 시스템 #심층 신경망 #오토인코더 #성능 평가 #인기도 #recommender system #deep neural networks #autoencoder #performance evaluation #popularity

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 오토인코더 기반 추천 모델
3. 평가 프로토콜
4. 실험 환경
5. 실험 결과
6. 결론
References

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton, "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks," NIPS, 2012. google schola Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren and Jian Sun, "Deep Residual Learning for Image Recognition," CVPR, 2016. google schola Dzmitry Bahdanau, Kyunghyun Cho, and Yoshua Bengio, "Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate," ICLR, 2015. google schola Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, and Kristina Toutanova, "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding," NAACL, 2019. google schola Xiangnan He, Lizi Liao, Hanwang Zhang, Liqiang Nie, Xia Hu, and Tat-Seng Chua, "Neural collaborative filtering," WWW, 2017. google schola

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