Pair-wise 학습에서의 파라미터 분석
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 김태호 | - |
dc.contributor.author | 이연창 | - |
dc.contributor.author | 김상욱 | - |
dc.date.accessioned | 2022-07-09T13:58:40Z | - |
dc.date.available | 2022-07-09T13:58:40Z | - |
dc.date.created | 2021-05-14 | - |
dc.date.issued | 2019-06 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/147552 | - |
dc.description.abstract | 추천 시스템은 사용자의 취향을 분석하여 해당 사용자가 선호할 만한 상품들을 추천해준다. 대표적인 추천 기술들 중 하나인 pair-wise 학습은 사용자가 피드백을 준 상품과 피드백을 주지 않은 상품의 상대적인 선호도 차이를 최대화하여 사용자의 취향을 분석한다. Pair-wise 학습을 하기 위해서는 여러 파라미터들이 사용되는데, 우리는 이 중 정확도에 큰 영향을 주는 파라미터를 분석하고, 이것이 모델의 예측 선호도에 미치는 영향을 실험을 통해 알아보고자 한다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국정보과학회 | - |
dc.title | Pair-wise 학습에서의 파라미터 분석 | - |
dc.title.alternative | Parameter Analysis in Pair-wise Learning | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 김상욱 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 한국정보과학회 2019 한국컴퓨터종합학술대회 논문집, pp.189 - 190 | - |
dc.relation.isPartOf | 한국정보과학회 2019 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 | - |
dc.citation.title | 한국정보과학회 2019 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 | - |
dc.citation.startPage | 189 | - |
dc.citation.endPage | 190 | - |
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.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE08763123 | - |
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