평점 행렬 조밀화와 GAN을 이용한 협업 필터링 기법

초록

최근 Generative Adversarial Networks (이하, GAN으로 지칭) 이 기계학습 연구분야에서 가장 유명한 알고리즘으로 주목받고 있다. GAN은 특히 컴퓨터비전 분야에서 큰 성공을 이루었으며, 자연어 생성이나음악 생성, 의료빅데이터 분야 등 다양한 분야에도 활발히 적용되고 있다. 본 논문은 GAN을 이용한 추천알고리즘에 대해서 논의한다. 제안하는 방법은 희소한 평점 행렬을 조밀화한 후 GAN을 학습하여 추천 결과를 생성한다. 실세계의 데이터를 이용한 정확도 측정 실험을 통해 제안하는 방법의 정확성을 평가한다.