Proceedings of the Korean Information Science Society Conference (한국정보과학회:학술대회논문집)

  • 2004.10a
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  • Pages.229-231
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  • 2004
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  • 1598-5164(pISSN)
Korean Institute of Information Scientists and Engineers (한국정보과학회)
권호 표지

News Article Recommender System By Relevance and Reinforcement Learning

관련성과 강화학습을 이용한 신문기사 추천시스템

  • 상태종 (경북대학교 산업대학원 컴퓨터공학전공) ;
  • 손기준 (경북대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 박미성 (경북대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 이상조 (경북대학교 컴퓨터공학과)
  • Published : 2004.10.01
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Abstract

추천 시스템은 양질의 정보를 추천하기 위해서 사용자의 관심도를 반영해야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 강화학습과 관련 정보, 비관련 정보를 모두 이용하는 피드백 방법을 결합하였다. 사용자의 문서에 대한 평가를 평가 값으로 사용하여 사용자가 선호하는 용어와 선호하지 않는 용어를 추출하고, 이를 이용해 사용자 프로파일을 강화학습으로 학습하게 된다. 제안된 방법으로 신문기사 추천시스템에 적용하여 실험한 결과, 관련 정보와 비관련 정보를 함께 사용한 방범이 기존의 관련 정보안물 사용한 방법보다 더 나은 성능을 보였다.

Keywords