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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김태석 (배재대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제23권 제4호
발행연도
2023.4
수록면
149 - 158 (10page)
DOI
10.5392/JKCA.2023.23.04.149

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사용자가 주어진 항목을 클릭할 확률을 추정하는 클릭률 (Click-Through Rate, CTR) 예측 분야에서 사용되는 입력의 특징은 매우 희소(sparse)하고 고차원(high-dimensional)이다. 우수한 예측 성능을 얻기 위해서는 입력 특징을 고려한 계산 효율적인 저차원 표현을 사용하여 예측 결과와 상관성이 높은 특징 상호작용(high-order feature interaction) 파악이 매우 중요하다. 이 논문에서는 특징 상호 작용 파악에 있어 계산효율성을 달성하기 위해 입력을 저차원으로 투영(projection)하는 기존의 기법들이 상호 작용 표현력에 한계를 가질 수 있다는 가설에 근거하여 고차원 매핑을 통해 상호 작용 관계에 대한 설명력을 증대시키는 모형을 제시한다. 실험 결과에 따르면 제안된 모형은 기존 차원 축소 기반의 모형들에 비해 AUC (area under curve) 성능 향상을 확인하였다. 또한, 제안된 방식을 활용한 상호 작용의 결과물을 심층 신경망과 결합 시 AUC 성능의 추가 향상과 동시에 학습 파라미터의 절감을 달성하였는데 이는 저차 다항 근사라도 풍부한 설명력을 확보할 수 있으면 DNN의 비선형 표현 능력을 통해 성능과 메모리 간 균형이 있는 trade-off를 달성할 수 있음을 시사한다.
#클릭률 #특징 상호 작용 #심층 신경망 #딥러닝 #추천시스템 #CTR #feature interaction #Deep Neural Network #Deep learning #Recommender System

목차

요약
Abstract
I. 서론
II. 이론적 배경과 연구의 필요성
III. 제안한 방법론
IV. 성능 분석
V. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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