빅데이터 기반의 추천시스템 모델링에서 바이어스, 분산, 오류 및 학습은 성능에 중요한 요소이다. 이러한 시스템 에서는 추천 모델이 설명도를 유지하면서 복잡도를 줄여야 한다. 또한 데...
http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
https://www.riss.kr/link?id=A107302403
2021
Korean
KCI등재
학술저널
87-92(6쪽)
0
0
상세조회0
다운로드국문 초록 (Abstract)
빅데이터 기반의 추천시스템 모델링에서 바이어스, 분산, 오류 및 학습은 성능에 중요한 요소이다. 이러한 시스템 에서는 추천 모델이 설명도를 유지하면서 복잡도를 줄여야 한다. 또한 데...
빅데이터 기반의 추천시스템 모델링에서 바이어스, 분산, 오류 및 학습은 성능에 중요한 요소이다. 이러한 시스템 에서는 추천 모델이 설명도를 유지하면서 복잡도를 줄여야 한다. 또한 데이터의 희소성과 시스템의 예측은 서로 반비례 의 속성을 가지기 마련이다. 따라서 희소성의 데이터를 인수분해 방법을 활용하여 상품간의 유사성을 학습을 통한 상품 추천모델이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 이 모델의 손실함수에 대한 최적화 방안으로 max-norm 규제를 적용하여 모델의 일반화 능력을 향상시키고자 한다. 해결방안은 기울기를 투영하는 확률적 투영 기울기 강하법을 적용하는 것이 다. 많은 실험을 통하여 데이터가 희박해질수록 기존의 방법에 비해 제안된 규제 방법이 상대적으로 효과가 있다는 것을 확인하였다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
Bias, variance, error and learning are important factors for performance in modeling a big data based recommendation system. The recommendation model in this system must reduce complexity while maintaining the explanatory diagram. In addition, the spa...
Bias, variance, error and learning are important factors for performance in modeling a big data based recommendation system. The recommendation model in this system must reduce complexity while maintaining the explanatory diagram. In addition, the sparsity of the dataset and the prediction of the system are more likely to be inversely proportional to each other. Therefore, a product recommendation model has been proposed through learning the similarity between products by using a factorization method of the sparsity of the dataset. In this paper, the generalization ability of the model is improved by applying the max-norm regularization as an optimization method for the loss function of this model. The solution is to apply a stochastic projection gradient descent method that projects a gradient. The sparser data became, it was confirmed that the propsed regularization method was relatively effective compared to the existing method through lots of experiment.
목차 (Table of Contents)
참고문헌 (Reference)
1 전인오, "침입방지시스템의 보안성 품질 평가기준 및 측정체계의 개발" 한국산학기술학회 11 (11): 1449-1457, 2010
2 오정수, "온도상태에 따른 신축관 이음의 수명예측에 관한 연구" 한국산학기술학회 19 (19): 424-429, 2018
3 임용순, "양자화된 DCT 영역에서의 MPEG-2 비디오 워터마킹" 한국인터넷방송통신학회 11 (11): 81-86, 2011
4 X. Ning, "Slim: Sparse linear methods for top-n recommender systems. In Data Mining" 497-506, 2011
5 P. Cremonesi, "Performance of recommender algorithms on top-n recommendation tasks" 39-46, 2010
6 X. Yan, "Optimization Algorithms Based on Combining FD Approximations and Stochastic Gradients Compared With Methods Based Only on a Stochastic Gradient" 19 (19): 873-890, 2014
7 R. Gemulla, "Large-scale Matrix factorization with distributed stochastic gradient descent" ACM 69-77, 2011
8 M. Deshpande, "Item-based top-n recommendation algorithms" 22 (22): 143-177, 2004
9 S. Kabbur, "FISM: Factored Item Similarity Models for Top-N Recommender Systems" 2013
10 R. J. Mooney, "Content-based book recommending using learning for text categorization" ACM 195-204, 2000
1 전인오, "침입방지시스템의 보안성 품질 평가기준 및 측정체계의 개발" 한국산학기술학회 11 (11): 1449-1457, 2010
2 오정수, "온도상태에 따른 신축관 이음의 수명예측에 관한 연구" 한국산학기술학회 19 (19): 424-429, 2018
3 임용순, "양자화된 DCT 영역에서의 MPEG-2 비디오 워터마킹" 한국인터넷방송통신학회 11 (11): 81-86, 2011
4 X. Ning, "Slim: Sparse linear methods for top-n recommender systems. In Data Mining" 497-506, 2011
5 P. Cremonesi, "Performance of recommender algorithms on top-n recommendation tasks" 39-46, 2010
6 X. Yan, "Optimization Algorithms Based on Combining FD Approximations and Stochastic Gradients Compared With Methods Based Only on a Stochastic Gradient" 19 (19): 873-890, 2014
7 R. Gemulla, "Large-scale Matrix factorization with distributed stochastic gradient descent" ACM 69-77, 2011
8 M. Deshpande, "Item-based top-n recommendation algorithms" 22 (22): 143-177, 2004
9 S. Kabbur, "FISM: Factored Item Similarity Models for Top-N Recommender Systems" 2013
10 R. J. Mooney, "Content-based book recommending using learning for text categorization" ACM 195-204, 2000
YOLOv3 객체 검출을 이용한 AR 관광 서비스 프레임워크
공유형 전동킥보드의 효율적 회수를 위한 새로운 IoT 관리시스템 설계
한국형 CIPs 결제 시스템을 이용한 중소기업의 최소 물류비용 분석
학술지 이력
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | ![]() |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | ![]() |
2014-01-08 | 학술지명변경 | 외국어명 : 미등록 -> The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication | ![]() |
2013-12-26 | 학회명변경 | 영문명 : The Institute of Webcasting, Internet and Telecommunication -> The Institute of Internet, Broadcasting and Communication | ![]() |
2013-01-01 | 평가 | 등재 1차 FAIL (등재유지) | ![]() |
2011-02-22 | 학술지명변경 | 한글명 : 한국인터넷방송통신TV학회 논문지 -> 한국인터넷방송통신학회 논문지 | ![]() |
2010-06-21 | 학회명변경 | 한글명 : 한국인터넷방송통신TV학회 -> 한국인터넷방송통신학회영문명 : Institute Of Webcasting, Internet Television And Telecommunication -> The Institute of Webcasting, Internet and Telecommunication | ![]() |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | ![]() |
2009-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | ![]() |
2008-06-17 | 학술지등록 | 한글명 : 한국인터넷방송통신TV학회 논문지외국어명 : 미등록 | ![]() |
2008-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) | ![]() |
2006-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | ![]() |
2005-08-25 | 학회명변경 | 한글명 : 한국인터넷방송/TV학회 -> 한국인터넷방송통신TV학회영문명 : Institute Of Webcasting, Internet Television And Telecommunication -> Institute Of Webcasting, Internet Television And Telecommunication |
학술지 인용정보
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.46 | 0.46 | 0.41 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.36 | 0.33 | 0.442 | 0.16 |