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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김진우 (서울대학교) 구한준 (서울대학교) 안영준 (서울대학교) 심규석 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제28권 제11호
발행연도
2022.11
수록면
567 - 572 (6page)
DOI
10.5626/KTCP.2022.28.11.567

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2023

대조적 표현 학습을 통하여 그룹, 유저, 아이템의 구조를 활용하는 추천 시스템
김진우 전기·정보공학부 2023.01 학위논문

2022

대조적 표현 학습을 통하여 그룹, 유저, 아이템의 구조를 활용하는 추천 시스템
김진우 ,  구한준 ,  안영준 외 1명 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2022.11 학술저널

2021

대조적 표현 학습을 이용한 그룹을 위한 아이템 추천 시스템
김진우 ,  구한준 ,  안영준 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2021.12 학술대회자료

초록· 키워드

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그룹 추천 시스템은 복수의 유저로 이루어진 그룹에게 아이템을 추천하는 시스템이다. 기존의 그룹 추천 시스템은 그룹-아이템 상호작용이 부족한 상황에서도 정확한 추천을 하기 위해 그룹의 임베딩과 해당 그룹의 구성원의 임베딩 사이의 상호 정보량을 최대화하여 아이템을 추천한다. 그러나 그룹-아이템 상호작용과 유저-아이템 상호작용이 모두 부족한 상황에서는 추천 성능이 떨어진다는 단점이 있다. 이를 해결하기 위하여 그룹과 유저에 대한 대조적 표현 학습뿐만 아니라 그룹과 아이템에 대한 대조적 표현학습을 사용하는 연구가 진행되었다. 이 논문에서는 적대적 생성 신경망을 적용한 협업 필터링을 사용하여 유저-아이템 상호작용 데이터를 증강시키는 방법을 제시한다. 또한, 실험을 통하여 제안하는 방식이 그룹과 아이템, 유저와 아이템 간의 상호작용들이 부족한 상황에서도 추천 성능을 향상시킴을 확인한다.
#그룹 추천 #신경망 기반 협업 필터링 #대조적 표현 학습 #데이터 희소성 #적대적 학습 #group recommendation #neural collaborative filtering #contrastive representation learning #data sparsity #adversarial training

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 문제 정의
4. 배경 이론
5. BPR 손실 함수를 사용한 GroupIM
6. 제안하는 방법
7. 실험
8. 결론
References

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
A. Sankar, Y. Wu, W. Zhang, and H. Sundaram, "GroupIM: A Mutual Information Maximization Framework for Neural Group Recommendation," SIGIR, 2020. google schola L. Tran, and X. Li, "Interact and Decide: Medley of Sub-Attention Networks for Effective Group Recommendation," SIGIR, 2019. google schola D. Chae, J.Kang, S, Kim, and J. Lee, "CFGAN: A Generic Collaborative Filtering Framework based on Generative Adversarial Networks," CIKM, 2018. google schola J. Kim, H. Goo, Y. Ahn, and K. Shim, "Item Recommendation System for Group using Contrastive Representation Learning," Proc. of the KIISE Korea Software Congress, pp. 810-812, 2021. (in Korean) google schola I. Goodfellow and Y. Bengio, "Generative Adversarial Nets," NIPS, 2014. google schola

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