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단일-클래스 환경의 추천 시스템에서 Pair-wise 학습 방법의 평가
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| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 김태호 | - |
| dc.contributor.author | 구장회 | - |
| dc.contributor.author | 이연창 | - |
| dc.contributor.author | 김상욱 | - |
| dc.date.accessioned | 2022-07-07T02:39:29Z | - |
| dc.date.available | 2022-07-07T02:39:29Z | - |
| dc.date.created | 2021-05-14 | - |
| dc.date.issued | 2018-10 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/142616 | - |
| dc.description.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. | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.language.iso | ko | - |
| dc.publisher | 한국정보과학회 | - |
| dc.title | 단일-클래스 환경의 추천 시스템에서 Pair-wise 학습 방법의 평가 | - |
| dc.title.alternative | Evaluation of Pair-Wise Learning in Recommender Systems under One-Class Setting | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.contributor.affiliatedAuthor | 김상욱 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | Korean DataBase Conference 2018 (KDBC2018), pp.7 - 8 | - |
| dc.relation.isPartOf | Korean DataBase Conference 2018 (KDBC2018) | - |
| dc.citation.title | Korean DataBase Conference 2018 (KDBC2018) | - |
| dc.citation.startPage | 7 | - |
| dc.citation.endPage | 8 | - |
| dc.type.rims | ART | - |
| dc.type.docType | Proceeding | - |
| dc.description.journalClass | 3 | - |
| dc.description.isOpenAccess | N | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
| dc.identifier.url | https://www.dbsociety.kr/archive/kdbc2018/KDBC2018-Proceedings.pdf | - |
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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)