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한글제목(Korean Title) k-NN과 그래프 신경망을 이용한 하이브리드 시퀀셜 추천시스템
영문제목(English Title) Hybrid Sequential Recommendation System Using k-NN and Graph Neural Networks
저자(Author) 구호근   이수민   조원근   임성수   김동일   Hogeun Koo   Soomin Lee   Wonkeun Jo   Sungsu Lim   Dongil Kim  
원문수록처(Citation) VOL 48 NO. 02 PP. 0380 ~ 0382 (2021. 12)
한글내용
(Korean Abstract)		 인터넷 사용자의 증가에 따라 정보의 과잉이 발생하기 때문에 사용자가 원하는 정보를 찾아주는 추천시스템이 필요하다. 본 논문에서는 비신경망 방법과 신경망의 방법을 조합하여 사용자의 구매이력 데이터 기반 추천시스템을 제안한다. 구매이력 데이터는 시퀀스 형태의 데이터이다. 구매이력 데이터에서 사용자의 품목 간의 선형적인 관계를 찾아내기 위해 비신경망 기반의 방법 중 우수한 성능을 보인 item-based k-NN을 사용한다. 또한 비선형적인 관계를 위해 신경망 기반의 방법 중 우수한 성능을 보인 SR-GNN 모델을 활용한다. 두 모델의 결과인 추천 품목 점수를 더하여 새로운 점수를 만들고 이를 통해 품목을 추천하는 하이브리드 추천시스템을 제안한다. 제안하는 추천시스템의 검증을 위해 실제 Amazon 사용자의 구매이력을 사용했으며, 제안하는 방법의 유효성을 평가하고 추가적인 개선 방안을 제시한다.
영문내용
(English Abstract)
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