그래프 합성곱 신경망 기반 멀티미디어 추천에서의 모달리티 융합 방법 평가
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 김윤기 | - |
dc.contributor.author | 김태리 | - |
dc.contributor.author | 김상욱 | - |
dc.date.accessioned | 2023-08-01T06:56:32Z | - |
dc.date.available | 2023-08-01T06:56:32Z | - |
dc.date.created | 2023-07-21 | - |
dc.date.issued | 2022-12 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/188595 | - |
dc.description.abstract | 사용자와 상품 간의 상호작용 정보 외에 상품의 이미지/텍스트 모달리티와 같은 멀티모달 데이터를 추가로 활용하는 멀티미디어 추천은 최근 그래프 합성곱 신경망을 기반으로 연구가 활발히 진행되고 있다. 이들은 사용자/상품 임베딩을 모달리티 별로 다르게 학습하고, 그들을 융합하여 최종 사용자/상품 임베딩을 만든 뒤 이를 추천에 활용한다. 따라서, 사용자/상품 별 모달리티 임베딩들을 어떻게 융합하는 지가 추천 정확도에 큰 영향을 미칠 수 있다. 그러나, 사용자/상품 별 모달리티 임베딩들을 어떻게 융합하는 것이 추천 정확도 개선에 가장 효과적인지에 대해 다룬 연구는 없다. 본 논문에서, 우리는 실세계 데이터 집합을 활용한 실험을 통해, 어떠한 모달리티 융합 방법이 추천 정확도 개선에 가장 효과적인지 비교하고 분석한다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국정보과학회 | - |
dc.title | 그래프 합성곱 신경망 기반 멀티미디어 추천에서의 모달리티 융합 방법 평가 | - |
dc.title.alternative | Evaluating Modality Fusion Strategies in GCN-Based Multimedia Recommendation | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 김상욱 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 한국소프트웨어종합학술대회, pp.113 - 115 | - |
dc.relation.isPartOf | 한국소프트웨어종합학술대회 | - |
dc.citation.title | 한국소프트웨어종합학술대회 | - |
dc.citation.startPage | 113 | - |
dc.citation.endPage | 115 | - |
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=NODE11224020 | - |
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