아마존 리뷰 데이터셋을 이용한 추천시스템 기술 동향 파악

Q: 이 논문에서 정의한 추천시스템이란 무엇인가?

추천시스템은 사용자와 아이템의 정보를 활용하여 사용자가 관심을 가질 만한 아이템을 추천해주는 기술이다. User-Item Interaction Data와 Meta Data를 이용하여 특정 사용자에게 아이템을 추천하며, 유튜브의 알고리즘처럼 시청 기록, 클릭 여부, 좋아요 항목 등을 반영하여 새로운 아이템을 추천한다.

Q: 아마존 리뷰 데이터셋을 활용한 추천시스템 모델 중 가장 우수한 성능을 보인 모델은 무엇인가?

연구 결과, Amazon Review Dataset을 활용한 추천시스템 모델 비교에서 BiVAE 모델이 Matrix Factorization, LightFM, Neural Collaborative Filtering 모델에 비해 가장 우수한 성능을 나타냈다. 이는 BiVAE가 기존 VAE의 단점을 보완하고 희소 선호도 데이터에 대한 견고성과 성능을 향상시킨 모델이기 때문으로 분석된다.

임도연; 박경빈

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 임도연 (중앙대학교) 박경빈 (중앙대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2022 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2022.12

수록면: 1,480 - 1,482 (3page)

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추천시스템은 사용자와 아이템의 정보를 활용해 사용자가 관심을 가질만한 아이템을 추천해주는 것을 말한다. 머신러닝 기반부터 딥러닝, 생성모델까지 다양한 추천시스템 모델이 지금껏 연구되어 왔다. 본 연구에서는 Amazon Review Dataset을 활용하여 각 추천시스템 모델의 성능을 비교하고 향상시키는 것 을 목표로 한다. 사용한 모델로는 Matrix Factorization, LightFM, Neural ... 전체 초록 보기

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