다중클래스 피드백을 이용한 지식증류기법 기반의 추천시스템 정확도 평가

On Evaluating Recommender Systems with Knowledge Distillation in Multi-Class Feedback Environment

초록

추천시스템은 사용자가 아이템들에 남긴 과거 피드백을 바탕으로 사용자가 선호할 법할 아이템을 추천한다. 추천시스템에서 사용자의 선호도는 단일클래스 세팅과 다중클래스 세팅 두 가지로 표현 할 수 있다. 우리는 추천시스템을 위해 제안된 지식증류기법인 Ranking Distillation 을 다중클래스 세팅에서 실험하여, 증류된 지식을 통한 작은 모델 학습이 효과적인지에 대해 알아보고자 한다.

제목
다중클래스 피드백을 이용한 지식증류기법 기반의 추천시스템 정확도 평가
제목 (타언어)
On Evaluating Recommender Systems with Knowledge Distillation in Multi-Class Feedback Environment
저자
김지연 배홍균 김상욱
발행일
2021-05
유형
Proceeding
저널명
한국정보처리학회 춘계학술발표대회
페이지
310 ~ 311