오토인코더를 이용한 딥러닝 기반 추천시스템 모형의 비교 연구

추천 시스템은 고객의 데이터를 이용하여 개인 맞춤화된 상품을 추천한다. 추천 시스템은 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링 그리고 이 두 가지를 합친 하이브리드 방법의 세 가지로 크게 나누어진다. 이 연구에서는 딥러닝 방법론에 기초한 오토인코더를 이용한 추천 시스템에 대한 소개와 그 모형들의 비교 연구를 진행한다. 오토인코더는 데이터 행렬에 0이 많은 경우의 문제를 효과적으로 다룰 수 있는 딥러닝 기반의 비지도학습 모형이다. 이 연구에서는 세 개의 실제 데이터를 이용하여 다섯 가지 종류의 오토인코더 기반 모형들을 비교한다. 처음의 세...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Ŭngyong tʻonggye yŏnʼgu 2021-06, Vol.34 (3), p.315
Hauptverfasser:	이효진, Hyo Jin Lee, 정윤서, Yoonsuh Jung
Format:	Artikel
Sprache:	kor
Schlagworte:	autoencoder deep learning recommender system sparse data matrix 딥러닝 오토인코더 추천 시스템 희박 행렬
Online-Zugang:	Volltext
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