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자료유형
학술저널
저자정보
이승주 (인하대학교 인공지능융합연구센터) 안석호 (인하대학교) 이의종 (충북대학교) 서영덕 (인하대학교)
저널정보
한국스마트미디어학회 스마트미디어저널 스마트미디어저널 제12권 제4호
발행연도
2023.5
수록면
27 - 40 (14page)
DOI
https://dx.doi.org/10.30693/SMJ.2023.12.4.27

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많은 추천 시스템 연구에서는 다양한 이종 데이터를 상호 호환적으로 통합하여 추천 시스템의 고질적인 데이터 부족 문제를 해결하고자 한다. 하지만, 지식 그래프를 활용하여 이종 데이터의 통합을 달성한 추천 시스템 연구는 거의 없으며, 대부분 연구에서는 기구축된 지식 그래프 상의 개체 간 연결이 명시적 관계로만 구성되어있다는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 이종 데이터의 통합을 위해 다중 지식 베이스로부터 추출한 데이터 간 관계 모델링을 수행하고, 이를 통해 지식 그래프를 확장하는 방법을 제안한다. 또한, 딥러닝 기반의 잠재적 관계 모델링을 통해 지식 그래프 상 개체 간 관계 정보의 신뢰성을 높이고자 한다. 본 논문에서 제안하는 확장된 지식 그래프를 사용하면 개체의 특성 벡터 품질이 개선되고, 최종적으로 예측된 사용자 선호도의 정확성을 높일 수 있다. 또한, 실험을 통해 확장된 지식 그래프 기반 추천 정확도가 기존 지식 그래프 기반 추천 정확도에 비해 향상되었음을 확인하였다.
#추천 시스템 #지식 그래프 #지식 표현 #이종 데이터 통합 #Recommender systems #Knowledge graph #Knowledge representation #Heterogeneous data integration

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