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임베딩을 활용한 순환 신경망 기반 추천 모델의 성능 향상 기법
http://doi.org/10.5626/JOK.2018.45.7.659
최근 순환 신경망을 추천 시스템에 적용하는 연구들이 진행되고 있다. 순환 신경망은 평점이 주저지지 않은 환경에서 한 세션 상의 단기 기록만으로 컨텐츠를 추천하는 세션 기반 추천과 여러 번의 접속을 통해 축적된 장기 영화 시청 기록을 분석하여 영화를 추천하는 시스템에 적용되어 기존의 추천 기법들보다 더 좋은 성능을 보여주었다. 본 논문에서는 순환 신경망 기반 영화 추천 모델을 개선하기 위하여 가중치 결합 기법을 활용한 순환 신경망 기반 추천 모델의 학습을 제안한다. 또한 보다 정확한 성능평가를 위하여 점진적 추천 수행을 통해 성능을 평가한다.
상위 N개 항목의 추천 정확도 향상을 위한 효과적인 선호도 표현방법
http://doi.org/10.5626/JOK.2017.44.6.621
협업필터링은 사용자들이 평가한 항목들의 유사성을 기반으로 평가되지 않은 항목을 효과적으로 추천해주는 기법이다. 기존에는 사용자가 평가하지 않은 항목 중 상위 개 항목의 추천 정확도를 높이기 위하여 사용자의 항목의 대한 상대적 선호도를 반영하는 쌍 기반 선호도(pair-wise preference)와 목록 기반 선호도(list-wise preference)가 제안되었다. 하지만 이러한 방법들은 사용자가 평가한 항목 간의 상대적인 선호도를 표현하는데 한계가 있으며, 각각의 항목들의 중요도를 반영할 수 없는 단점이 있다. 본 논문에서는 유사도 및 순위 값을 계산할 때 평점 선호도 표현 방법과 역 사용자 빈도수(inverse user frequency)를 이용하여 사용자의 잠재된 선호도를 표현하는 새로운 방법을 제안한다. 제안 방법을 메모리 기반 협업필터링에 적용하여 비교한 결과 기존 방법보다 최대 2배 이상 정확도가 향상되는 것을 확인할 수 있었다.
컨텐츠 유사도와 사회적 친화도 분석 기법을 혼합한 가치정보의 추천 시스템
추천 시스템은 개인에게 고도로 개인화된 아이템을 제공함으로써 아이템의 선택과 소비과정에서 발생하는 과부하를 줄여주고 효율성을 증대시키는 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 전통적인 추천기법인 Content-Based(CB)기법과 최근 대두되는 Social Network-based(SN)기법을 접목하여 새로운 복합방식의 정보 추천 알고리즘을 제시한다. CB기법의 대표적인 한계점인 cold start problem과 SN기법에서 부족할 수 있는 추천 아이템의 전문성 문제를 상호 보완하는 형태가 되며, 특히 최근 소셜 네트워크의 특징인 비신뢰(non-trust) 기반의 영향력 있는 정보 확산자가 존재하는 환경에서 기법을 적용할 수 있도록 하였다. 또한 대부분 사람 추천 중심인 기존의 SN기법들과는 달리 사람에게 제공할 정보를 추천하는데 초점을 두며, 정보의 선정과정에서 개인의 소셜 네트워크와 실세계(real world)에서의 사회활동 정보를 모두 활용하여 더욱 더 개인화된 가치정보를 제공하고자 한다.
소셜 네트워크 서비스 기반의 4세대 지식관리시스템 설계 방안
오늘날 여러 기업에서 조직 구성원들의 지식을 활용하여 핵심역량을 강화할 목적으로 효과적으로 기업 내부의 지식을 관리하는 지식관리시스템을 도입하였다. 그러나 기존의 지식관리시스템은 기업구성원의 적극적인 참여를 독려할만한 요소가 부족하여 고품질의 지식콘텐츠를 공유하지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)의 구조를 차용한 집단지성 기반지식관리 시스템을 설계하여 기능에 따른 화면구조, 사용자의 편의 향상과 융합적인 지식콘텐츠 생산을 위한 추천알고리즘을 제시한다. 본 연구에서 제안하는 소셜 네트워크 서비스 기반의 지식관리시스템은 기존 지식관리시스템보다 구성원의 참여를 독려하고 수준 높은 지식콘텐츠를 생산 및 공유할 수 있을 것으로 기대된다.
Stationary 분포를 이용한 군수지원 우선순위 결정 및 추천 알고리즘 설계
전쟁에서의 승리를 담보하는 핵심적 역할 중 하나는 최적의 군수지원을 통해 전투력을 극대화하고 지속능력을 가능한 장기적으로 유지하는 것이다. 주요 무기체계의 효과적인 사용을 위한 다양한 군수지원 방법론이 지속적으로 제안되고 있으나, 모든 군수지원 요소를 종합적으로 고려한 군수지원 접근법에 대한 연구는 전무한 실정이다. 본 논문에서는 기존 군수지원의 주요 방법론 이었던 고장률 분석을 통한 접근법에서 벗어나, 비용, 수송, 고장률, 정비, 시스템 복잡도 등 군수지원의 다양한 요소를 종합적으로 식별하여, 각각의 영향력을 결합할 수 있는 방법론과 stationary 분포를 이용한 최적의 군수지원 우선순위를 결정하여 추천하는 알고리즘을 최초로 제안한다.
