협업 필터링의 정확도 향상을 위한 단계적 증분 기반의 데이터 임퓨테이션 기법
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 황성현 | - |
dc.contributor.author | 채동규 | - |
dc.contributor.author | 이상철 | - |
dc.date.accessioned | 2023-09-26T09:59:13Z | - |
dc.date.available | 2023-09-26T09:59:13Z | - |
dc.date.created | 2023-07-21 | - |
dc.date.issued | 2021-12 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/191386 | - |
dc.description.abstract | 최근 심층 인공 신경망 모형들이 발전함에 따라 추천 시스템의 암시적 피드백 정보를 활용한 변이형오토인코더 (Variational Autoencoder, VAE) 기반의 협업 필터링 기법이 널리 활용되고 있다. 본 논문에서는 VAE를 활용한 추천에서 더 나아가 결측 부분의 단계적 증분 기반 데이터 임퓨테이션을 통해 데이터 희소성 문제를 해결하기 위한 연구를 수행한다. 데이터 임퓨테이션을 수행한 후 추천을 수행한 결과, 단계적 증분을 고려하지 않고 전체 결측 값을 negative 값으로 간주하는 임퓨테이션 대비 향상된 성능을 보였다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국정보과학회 | - |
dc.title | 협업 필터링의 정확도 향상을 위한 단계적 증분 기반의 데이터 임퓨테이션 기법 | - |
dc.title.alternative | Incremental Data Imputation Method for Accurate Collaborative Filtering | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 채동규 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 한국정보과학회 2021 한국소프트웨어종합학술대회 논문집, pp.625 - 626 | - |
dc.relation.isPartOf | 한국정보과학회 2021 한국소프트웨어종합학술대회 논문집 | - |
dc.citation.title | 한국정보과학회 2021 한국소프트웨어종합학술대회 논문집 | - |
dc.citation.startPage | 625 | - |
dc.citation.endPage | 626 | - |
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=NODE11035797 | - |
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