하둡환경에서 대용량 Matrix Factorization 처리를 위한 Distributed Stochastic Gradient Decent 기법 적용

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한글제목(Korean Title)	하둡환경에서 대용량 Matrix Factorization 처리를 위한 Distributed Stochastic Gradient Decent 기법 적용
영문제목(English Title)	Large Scale Matrix Factorization with Distributed Stochastic Gradient Decent in Hadoop
저자(Author)	안원혁 최성신 서지혜 엄영섭 배민호 오상윤 WonHyuk Ahn SeongShin Choi JiHye Seo YeongSeop Eom MinHo Bae Sangyoon Oh
원문수록처(Citation)	VOL 42 NO. 02 PP. 1648 ~ 1650 (2015. 12)
한글내용 (Korean Abstract)	Matrix factorization을 이용한 추천시스템은 여러 분야에 적용되어 사용되고 있고 그 효용을 인정받고 있다. 하지만 최근 처리해야 하는 데이터의 양이 급속히 커짐에 따라, 처리 matrix의 크기가 매우 커지는 문제가 발생하였고 일반적인 Stochastic Gradient Decent 방법은 step들간에 비독립적인 문제로 병렬적화가 어려웠다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 등장한 Distributed Stochastic Gradient Decent를 사용하여 Matrix factorization과정을 병렬 처리하는 구조를 제안하고 웹에서 수집한 여행자 정보를 기반으로 대용량 데이터에 본 구조가 효과적임을 확인하였다.
영문내용 (English Abstract)
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