멀티 클래스 환경에서 추천을 위한 지식 증류를 이용하는 딥러닝 기반의 행렬 분해 기법

Abstract

지식 증류는 최근 딥러닝 기반의 협업 필터링 모델에 많이 적용되고 있는 기법이다. One-class 피드백 환경의 딥러닝 기반 모델의 목적은 사용자가 사용할 것 같은 아이템을 추론하는 것이고, 여기에 지식 증류를 적용하면 수행시간 단축과 동시에 정확도 개선을 보인다. 본 연구는 one-class 환경을 multi-class 환경으로 바꾸어, 이 환경에 맞도록 기존의 지식 증류 기법을 수정한 뒤, 추천 정확도 및 결과 도출 시간을 평가한다. 이를 통해, 지식 증류 기법이 multi-class 환경에서도 효과적임을 확인한다.