Effect of Denoising Autoencoder in the view of Item Popularity Bias

Q: 이 논문에서 정의한 잡음제거 오토인코더란 무엇인가?

입력 데이터에 의도적으로 잡음을 추가하여 학습시키는 오토인코더의 일종으로, 추천 시스템에서 높은 정확도를 구현하는 신경망 기반 모델이다. 특히 학습 과정에서 잡음을 통해 항목 벡터의 크기를 조절함으로써 인기도 편향을 완화하는 특성을 가진다.

Q: 잡음제거 오토인코더의 성능 향상은 항목 인기도와 어떤 관계가 있는가?

연구 결과, 성능 향상은 주로 인기도가 높은 항목에 잡음을 주어 항목 벡터 간의 노름 크기 차이를 완화할 때 발생한다. 이는 인기 항목의 영향력을 줄여 사용자 선호도 학습 시 인기도 편향을 효과적으로 억제하기 때문이다.

김진홍; 이재웅; 이종욱

doi:10.5626/JOK.2021.48.5.575

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김진홍 (성균관대학교) 이재웅 (성균관대학교) 이종욱 (성균관대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.48 No.5

발행연도: 2021.5

수록면: 575 - 583 (9page)

DOI: 10.5626/JOK.2021.48.5.575

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잡음제거 오토인코더는 추천 시스템에서 최근 흔히 사용되고 있는 모델이다. 이 모델은 입력에 잡음을 주어 학습시키는 오토인코더의 신경망 기반 추천 모델로 오토인코더에 비해 높은 정확도를 보인다. 본 논문에서는 잡음제거 오토인코더의 학습 과정을 이해하기 위해서, 항목의 인기도 편향 관점에서 잡음의 효과를 분석한다. 분석을 위해 우리는 다음의 두 가지 방법으로 실험을 설계한다. 우선, 오토인코더에 잡음을 주는 방법으로 학습된 항목 벡터의 L2 노름(L2-norm)의 변화를 관찰한다. 다음으로는, 항목의 인기도에 의해 일차적으로 추출된 항목에만 잡음을 주는 방법을 통해, 잡음제거 오토인코더의 성능 향상 효과와 항목의 인기도간 관련성을 분석한다. 실험결과를 통해 인기도에 의해 생긴 항목 벡터 노름의 분산의 크기가 잡음에 의해 줄어드는 것을 확인하였으며, 또한 인기도가 높은 항목에 잡음을 줄 때 정확도 향상에 도움이 되는 것을 확인하였다.

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