신경망 기반 협력적 여과의 성능 향상을 위한 연구

A Study on Collaborative filtering Based on Neural Network for Increment Performance

추천 시스템을 위한 여과 기술에는 협력적 여과, 내용기반 여과 등이 있다. 협력적 여과 방법은 적용이 용이한 반면 회소성 문제와 초기 평가 문제가 있으며, 내용기반 여과는 정보의 질을 구분하는 것이 어려워 효과가 적다는 단점이 있다. 신경망 기반 협력적 여과 방법은 이러한 문제를 해결하고 있지만, 사용자의 수가 많아지면 모델이 커져 효율성이 떨어지는 문제가 있다. 본 논문에서는 신경망 기반 협력적 여과의 효율성을 높이기 위해 상관도를 고려하는 신경망 기반 협력적 여과를 제안한다. 여기서 상관도란 피어슨 상관계수를 이용하여 구해진 상관계수의 절대값을 의미하며 상관도가 높다라는 것은 상관계수의 절대값이 1에 가까운 경우를 말한다. 본 논문에서는 EachMovie 데이터를 이용하여 제안한 방법의 우수함을 보인다.