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단일-클래스 환경의 추천 시스템에서 Pair-wise 학습 방법의 평가Evaluation of Pair-Wise Learning in Recommender Systems under One-Class Setting
- Other Titles
- Evaluation of Pair-Wise Learning in Recommender Systems under One-Class Setting
- Issue Date
- Oct-2018
- Publisher
- 한국정보과학회
- Citation
- Korean DataBase Conference 2018 (KDBC2018), pp.7 - 8
- Indexed
- OTHER
- Journal Title
- Korean DataBase Conference 2018 (KDBC2018)
- Start Page
- 7
- End Page
- 8
- Abstract
- 협업 필터링은 추천 시스템에서 가장 널리 쓰이는 기술들 중 하나이다. 이러한 기술들 중 암시적 피드백을 이용하는 pair-wise 학습 방법들은 데이터의 용이성과 추천 정확도의 우수성 때문에 최근까지도 널리 연구되고 있다. 본 논문에서, 우리는 다양한 실 세계의 데이터 집합들을 사용하여 암시적 피드백을 이용한 pair-wise 학습의 대표적인 방법들인 BPR, GBPR, COFISET에 대한 종합적인 비교 분석을 수행한다.
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Collections - 서울 공과대학 > 서울 컴퓨터소프트웨어학부 > 1. Journal Articles
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- Kim, Sang-Wook
- COLLEGE OF ENGINEERING (SCHOOL OF COMPUTER SCIENCE)