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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.50 No.8
- 발행연도
- 2023.8
- 수록면
- 646 - 652 (7page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2023.50.8.646
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일반적으로 리뷰 텍스트에는 사용자의 주관적인 정보들이 포함되어 있으며 사용자가 작성한 리뷰는 같은 표현이더라도 사용자별로 서로 다른 의미를 가질 수 있다. 이런 리뷰의 특징을 이용하여 데이터 희소에 취약한 협업 필터링의 단점을 보완할 수 있으며 개인화 추천시스템을 위한 정보로도 사용할 수 있다. 하지만 자연어처리 분야에서 사전 학습 언어 모델의 성공에도 불구하고, BERT를 활용하여 리뷰를 통해 개별 사용자 특징을 풍부하게 표현하고자 하는 개인화 추천시스템 연구는 많이 이루어지고 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 BERT를 사용하여 리뷰로부터 사용자 및 상품별 특징을 깊이 학습하고, 이를 사용자 및 상품 ID와 긴밀하게 결합함으로써 개인화된 사용자 및 상품 표현을 나타내는 평점 예측 모델을 제안한다. 실험을 통해 아마존 벤치마크 데이터셋에 대해 제안하는 모델이 베이스라인보다 향상된 성능을 얻을 수 있음을 보인다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 모델
4. 실험
5. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (0)
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