Graph-Mamba 기반 POI 추천 시스템

Q: 이 논문에서 정의한 Graph-Mamba란 무엇인가?

그래프 신경망인 GNN과 상태 공간 모델인 Mamba를 결합하여 그래프 내의 노드 및 링크 예측을 수행하는 모델이다. GNN의 관계 학습 능력과 Mamba의 시계열 데이터 분석 능력을 통합하여 POI 추천 시스템의 성능을 최적화하는 구조를 가진다.

Q: POI 추천 시스템에서 Graph-Mamba 모델의 성능을 높이는 핵심 요인은 무엇인가?

연구 결과, 사용자와 POI 사이의 상관관계를 학습할 수 있는 이종 그래프를 활용할 때 모델의 성능이 더욱 향상됨을 확인하였다. 이는 GNN의 관계 학습과 Mamba의 시계열 모델링이 결합되어 실세계 네트워크 데이터에서 우수한 추천 성능을 제공하기 때문이다.

최민규; 임성수

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 최민규 (충남대학교) 임성수 (충남대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회 인공지능 학술대회 논문집 한국통신학회 2024 한국 인공지능 학술대회 논문집

발행연도: 2024.9

수록면: 141 - 142 (2page)

이용수

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관심지점(POI) 추천 시스템에서 사용자의 이전 방문 기록과 방문 순서를 고려하는 것은 중요하다. 또한, POI 추천에서 그래프 모델링 기법이 높은 성능을 달성할 수 있음이 입증되었다. 본 논문에서는 최신 그래프 기반 추천 모델인 Graph-Mamba 의 구조를 활용하여 POI 추천 시스템에서의 활용 가능성을 연구하였다. 특히, ... 전체 초록 보기

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UCI(KEPA) : I410-151-25-02-090975946

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상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
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