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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
이재규 (연세대학교) 박희성 (연세대학교)
저널정보
한국지능정보시스템학회 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2021년 한국지능정보시스템학회 춘계학술대회 초록집
발행연도
2021.6
수록면
86 - 86 (1page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

네트워크 분석을 활용한 딥러닝 기반 전공과목 추천 시스템
이재규 ,  박희성 ,  김우주 지능정보연구 2021.09 학술저널
네트워크 분석을 활용한 딥러닝 기반 전공과목 추천 시스템
이재규 ,  박희성 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2021.06 학술대회자료

초록· 키워드

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대학 교육에 있어서 전공 과목의 선택은 학생들의 진로에 중요한 역할을 한다. 하지만, 산업의 변화에 발맞춰 대학 교육도 학과별 전공과목의 분야가 다양해지고 그 수가 많아지고 있다. 이에 학생들은 본인의 진로에 맞게 수업을 선택하여 수강하는 것에 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 대학 전공과목 추천 모델을 제시함으로써 개인 맞춤형 교육을 실현하고 학생들의 교육만족도를 제고하고자 한다. 모델 연구에는 연세대학교 학부생들의 2015년~2017년 수강 이력 데이터를 활용하였으며, 메타데이터로는 학생과 수업의 전공 명을 사용했다. 수강 이력 데이터는 컨텐츠 소비 여부만을 나타낸 암시적 피드백 데이터로, 수업에 대한 선호도를 반영한 것이 아니다. 따라서 학생과 수업의 특성을 나타내는 임베딩 벡터를 도출했을 시, 표현력이 낮다. 본 연구는 이러한 문제점에 착안하여, 네트워크 분석을 통해 학생, 수업의 벡터를 생성하고 이를 모델의 입력 값으로 활용하는 Net-NeuMF 모델을 제시한다. 모델은 암시적 피드백을 가진 데이터를 이용한 대표적인 모델인 원-핫 벡터를 이용하는 NeuMF의 구조를 기반으로 하였다. 모델의 입력 벡 ... 전체 초록 보기
#교육 빅데이터 #딥러닝 #네트워크 분석 #노드 임베딩 #추천 시스템

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