Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
대화형 추천 시스템을 위한 사용자 선호도 기반 지식 그래프의 점진적 학습 프레임워크 |
| 영문제목(English Title) |
Incremental Learning Framework of Knowledge Graph Based on User Preference for Conversational Recommender System |
| 저자(Author) |
김성훈
손연빈
김솔하
강예원
서혜원
김민정
최예림
Sunghoon Kim
Yeonbin Son
Solha Kim
Yewon Kang
Hyewon Seo
Minjeong Kim
Yerim Choi
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 01 PP. 1208 ~ 1210 (2022. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
과거 사용자 선호도를 분석하여 상품을 추천하는 기존의 추천시스템을 개선하여 실시간으로 사용자의 선호도를 파악할 수 있는 대화형 추천 시스템이 등장하였다. 대화형 추천 시스템에서는 사용자가 관심이 있을 질문을 하고 이에 대한 대답을 피드백으로 받는다. 이때 질문의 대상이 되는 속성과 추천 제품을 결정하는 것이 주요 과제로, 지식 그래프의 연결 관계에 따라 추천할 제품과 질문할 속성을 추론하는 연구가 최고의 성능을 달성하였다. 하지만 기존 연구는 지식 그래프를 구축할 때 과거의 선호 정보만을 이용하여, 시간이 지남에 따라 변화하는 사용자의 선호도를 지식 그래프 구조에 반영하지 못한다는 한계가 있다. 한편, 추천에 대한 사용자 반응을 활용하여 지식 그래프를 갱신하면 추천 성능에 도움이 되는 것이 입증된 연구가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 대화형 추천 시스템의 성능 향상을 위해 대화 과정에서 얻는 제품과 속성의 사용자 선호도 정보를 지식 그래프에 갱신하는 프레임워크를 제안한다. 또한, 제안 프레임워크의 성능을 최신의 대화형 추천 시스템 연구의 성능과 비교하여 성능의 우수함을 확인하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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