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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 664 - 669 (6page)
이용수
초록· 키워드
추천 시스템은 디지털 비즈니스에서 개인화된 경험을 제공하고 전환율을 높이는 데 중요한 역할을 한다. 기존 연구에서 주목받은 Transformer 기반의 BERT4Rec은 사용자의 상호작용을 양방향으로 학습해 기존 순차적 시스템보다 뛰어난 성능을 보였으나, 보완재와 같은 비순차적 관계를 반영하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 이를 개선하기 위해 정규화된 점별 상호정보량(NPMI)을 BERT4Rec에 통합한 NPMI-BERT4Rec을 제안한다. NPMI-BERT4Rec은 개별 사용자 행동과 전체 사용자 행동 패턴을 동시에 학습해 더욱 정교한 추천을 가능하게 하며, 실험 결과 BERT4Rec 대비 평균 약 388.65%의 성능 향상을 보였다.
#BERT4Rec
#Recommendation System
#Sequential Recommendation
#Personalized Recommendation
#NPMI
#Complementary Item Relationships
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목차
- 요약
- Abstract
- Ⅰ. 서론
- Ⅱ. 본론
- Ⅲ. 결론
- 참고문헌
참고문헌
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