KSC 2018
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| 한글제목(Korean Title) |
베이지안 개인화 순위 방법 기반 대용량 이종 네트워크에서의 효율적인 랜덤 워크 순위 계산 |
| 영문제목(English Title) |
Random Walk with Restart on a Large-scale Heterogeneous Network Based on the Bayesian Personalized Ranking |
| 저자(Author) |
한수민
김명호
Sumin Han
Myoungho Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 45 NO. 02 PP. 0889 ~ 0891 (2018. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
랜덤 워크 기반 순위 계산 방법(random walk with restart)은 그래프 기반 추천 시스템에서 특정 노드에 대한 관련성이 높은 주변 노드를 검색하는 방법이다. 그러나 본 알고리즘을 대용량 이종 네트워크 (large-scale heterogeneous network)에 적용하는 경우 두 가지 문제점이 생긴다. 먼저 다양한 간선의 종 류를 고려하여 서로 다른 적합한 가중치를 부여하여야 하며, 가중치를 임의로 설정했을 경우 결괏값에 대 한 정확성과 신뢰도가 떨어진다. 더불어 그래프가 대용량일 경우 메모리와 연산시간이 많이 소모되기 때 문에 일반적인 행렬 연산방법을 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 우선 베이지안 개인화 순위 방법 (Bayesian personalized ranking)으로 간선의 종류에 따른 가중치를 학습한다. 이후 대용량에서 발생하는 문제를 해결하기 위해 BePI 알고리즘을 적용하여, 정확성과 계산성능 면에서 효율적으로 대용량 이종 네 트워크에서 랜덤 워크 순위를 계산하는 방법을 제시한다. |
영문내용
(English Abstract) |
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