빅데이터 기반 추천시스템을 위한 협업필터링의 최적화 규제

• Published in: The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC Vol. 21; no. 1; pp. 87 - 92
• Main Authors: 박인규, 최규석
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: 한국인터넷방송통신학회 28.02.2021
• Subjects: 컴퓨터학; projected gradient; factored recommender systems; stochastic gradient descent; item similarity
• ISSN: 2289-0238; 2289-0246
• DOI: 10.7236/JIIBC.2021.21.1.87

빅데이터 기반의 추천시스템 모델링에서 바이어스, 분산, 오류 및 학습은 성능에 중요한 요소이다. 이러한 시스템 에서는 추천 모델이 설명도를 유지하면서 복잡도를 줄여야 한다. 또한 데이터의 희소성과 시스템의 예측은 서로 반비례 의 속성을 가지기 마련이다. 따라서 희소성의 데이터를 인수분해 방법을 활용하여 상품간의 유사성을 학습을 통한 상품 추천모델이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 이 모델의 손실함수에 대한 최적화 방안으로 max-norm 규제를 적용하여 모델의 일반화 능력을 향상시키고자 한다. 해결방안은 기울기를 투영하는 확률적 투영 기울기 강하법을 적용하는 것이 다. 많은 실험을 통하여 데이터가 희박해질수록 기존의 방법에 비해 제안된 규제 방법이 상대적으로 효과가 있다는 것을 확인하였다.