오토인코더 기반 협업 필터링의 정확도 향상 방안
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 채동규 | - |
dc.contributor.author | 최태경 | - |
dc.contributor.author | 이성훈 | - |
dc.contributor.author | 김상욱 | - |
dc.date.accessioned | 2022-07-12T23:46:45Z | - |
dc.date.available | 2022-07-12T23:46:45Z | - |
dc.date.created | 2021-05-14 | - |
dc.date.issued | 2017-11 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/151164 | - |
dc.description.abstract | 최근 딥러닝이 여러 분야에 성공적으로 적용됨에 따라, 추천시스템에도 딥러닝을 접목하려는 시도가 늘고 있다. 그 중 오토인코더는 대표적인 딥러닝 모델로써 다양한 추천 연구들에서 활발하게 사용되고 있다. 그러나 기존의 오토인코더를 이용한 추천 기술은 모두 사용자가 상품에 몇 점을 부여할 것인지를 정확하게 맞추는 것에 초점을 맞추었으며, top-N 추천의 정확도를 높이려는 시도는 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 오토인코더를 기반으로한 협업 필터링을 이용해서 top-N 추천을 수행할 때, 추천 결과의 정확성을 향상시킬 수 있는 방법에 대해서 논의한다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국정보과학회 데이터베이스 소사이어티 | - |
dc.title | 오토인코더 기반 협업 필터링의 정확도 향상 방안 | - |
dc.title.alternative | On Improving the Accuracy of Autoencoder based Collaborative Filtering | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 김상욱 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | Korean DataBase Conference 2017 (KDBC 2017), pp.57 - 58 | - |
dc.relation.isPartOf | Korean DataBase Conference 2017 (KDBC 2017) | - |
dc.citation.title | Korean DataBase Conference 2017 (KDBC 2017) | - |
dc.citation.startPage | 57 | - |
dc.citation.endPage | 58 | - |
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/kdbc2017/KDBC2017_program.pdf | - |
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