그래프 합성곱 신경망을 이용한 음악 추천 시스템 알고리즘 개발

Q: 이 논문에서 정의한 그래프 합성곱 신경망(GCN)이란 무엇인가?

그래프 합성곱 신경망(GCN)은 그래프 데이터 내부의 복잡한 패턴을 학습하는 딥러닝 모델이다. 노드와 엣지로 정의된 객체와 관계를 통해 노드 간 연결된 상호관계 및 이웃 노드의 상태를 이용하여 그래프 전체를 학습하며, 주어진 그래프의 구조와 특성에 따라 출력을 생성한다.

Q: 그래프 합성곱 신경망을 이용한 음악 추천 시스템은 기존 추천 시스템의 어떤 한계를 극복하는가?

연구 결과, 그래프 합성곱 신경망을 이용한 음악 추천 시스템은 기존 협업 필터링 방식의 추천 시스템이 가지는 데이터 희소성, 콜드 스타트 문제, 롱테일 문제 등 네트워크적 특성 반영 불가라는 한계점을 극복한다. 이는 음악 간의 복잡한 상호작용 패턴을 학습하여 보다 정확하고 개인화된 추천을 가능하게 한다.

모준우; 이원희

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 모준우 (경희대학교) 이원희 (경희대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2023 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2023.12

수록면: 1,496 - 1,498 (3page)

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빅데이터와 딥러닝의 발전으로 사용자의 선호도와 행동 패턴을 분석하여 개인화된 결과를 제공하는 추천시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 그래프 합성곱 신경망(Graph Convolutional Networks, GCNs)을 이용한 음악 추천 시스템 알고리즘을 제안한다. 음악과 음악 사이의 특성에 기반하여 item-to-item 그래프로 모델링 후, 이를 바탕으로 연도 ... 전체 초록 보기

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