단일-클래스 환경의 추천 시스템에서 Pair-wise 학습 방법의 평가

Evaluation of Pair-Wise Learning in Recommender Systems under One-Class Setting
  • 김태호
  • 구장회
  • 이연창
  • 김상욱

초록

협업 필터링은 추천 시스템에서 가장 널리 쓰이는 기술들 중 하나이다. 이러한 기술들 중 암시적 피드백을 이용하는 pair-wise 학습 방법들은 데이터의 용이성과 추천 정확도의 우수성 때문에 최근까지도 널리 연구되고 있다. 본 논문에서, 우리는 다양한 실 세계의 데이터 집합들을 사용하여 암시적 피드백을 이용한 pair-wise 학습의 대표적인 방법들인 BPR, GBPR, COFISET에 대한 종합적인 비교 분석을 수행한다.

제목
단일-클래스 환경의 추천 시스템에서 Pair-wise 학습 방법의 평가
제목 (타언어)
Evaluation of Pair-Wise Learning in Recommender Systems under One-Class Setting
저자
김태호구장회이연창김상욱
발행일
2018-10
유형
Proceeding
저널명
Korean DataBase Conference 2018 (KDBC2018)
페이지
7 ~ 8