Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
다중 클래스 환경의 추천 시스템을 위한 지식 증류 기법들의 비교 분석 |
| 영문제목(English Title) |
Knowledge Distillation for Recommender Systems in Multi Class Settings: Methods and Evaluation |
| 저자(Author) |
김지연
배홍균
김상욱
Jiyeon Kim
Hong-Kyun Bae
Sang-Wook Kim
|
| 원문수록처(Citation) |
VOL 29 NO. 01 PP. 0356 ~ 0358 (2022. 05) |
한글내용
(Korean Abstract) |
추천 시스템에서 사용되는 피드백은 단일 클래스와 다중 클래스 피드백으로 구분할 수 있다. 추천 시스템을 위한 지식 증류 기법들은 단일 클래스 환경에서 주로 연구되어 왔다. 우리는 다중 클래스 환경에서 또한 추천 시스템을 위한 최신 지식 증류 기법들이 효과적인지에 대해 알아보고자 하며, 해당 방법들 간의 추천 정확도를 비교해보고자 한다. 추천 시스템에서 보편적으로 사용되는 데이터 셋들을 기반으로 한 실험들을 통해 추천 시스템을 위한 지식 증류 기법들은 같은 조건의 기본적인 추천 시스템에 비해 정확도가 최대 193%까지 개선되는 것을 확인했다. |
영문내용
(English Abstract) |
|
| 키워드(Keyword) |
|
| 파일첨부 |
PDF 다운로드
|
