콜드 스타트 문제 개선을 위한 GAN 기반 Sparse Matrix 증강 모델

Q: 이 논문에서 정의한 콜드 스타트 문제란 무엇인가?

추천 시스템에서 새로운 사용자나 제품, 서비스가 추가되는 상황 또는 데이터가 부족한 환경으로 인해 추천의 정확도가 현저히 떨어지는 현상을 의미한다. 이는 주로 데이터가 비어있는 값이 많은 Sparse Matrix 형태의 데이터 환경에서 발생하며 추천 시스템의 성능을 저하시키는 주요 원인이 된다.

Q: 두 개의 생성자를 활용한 GAN 기반 데이터 증강이 추천 시스템 성능에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 평점 행렬과 바이너리 행렬을 각각 학습하는 2개의 생성자 구조는 기존 GAN보다 데이터 유사성을 9.1% 높이고 모드 붕괴 문제를 개선하였다. 이를 통해 Matrix Factorization과 LightGCN 모델에서 각각 약 24.6%와 33.2%의 성능 향상을 달성하였다.

이승건; 이원희

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 이승건 (경희대학교) 이원희 (경희대학교)

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

발행연도: 2023.12

수록면: 1,678 - 1,680 (3page)

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추천 시스템에서 새로운 사용자나 제품, 서비스가 많아지거나, 데이터가 적은 상황에서 콜드 스타트 문제(Cold-start Problem)가 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위한 방법 중 하나로 부족한 데이터를 보완하기 위한 데이터 증강 기법이 있다. 본 연구에서는 데이터 증강을 위해 Sparse Matrix 데이터에 적합한 GAN 기반 데이터 증강 모델을 제안한다. 실제 데이터와 유사한 데이터를 생성할 수 있도록 학습하여, 데이터가 부족한 상황에서도 추천 시스템의 정확도를 도출할 수 있도록 한다. 제안하는 모델의 효과를 검증하기 위하여 MovieLens 100K 데이터셋을 활용하여 비교를 통해 평 ... 전체 초록 보기

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