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원클래스와 콜드스타트 문제 해결이 가능한 하이브리드CF 프레임워크: GAN과 부스팅 기반 접근법

작성자

관리자

조회수

57

등록일

2024-05-22

사업 정보
내역사업 기본연구
과제 기본정보
과제명 원클래스와 콜드스타트 문제 해결이 가능한 하이브리드CF 프레임워크: GAN과 부스팅 기반 접근법
과제고유번호 1711135862
부처명 과학기술정보통신부
시행계획 내 사업명
시행계획 내 사업유형 예산출처지역 대전광역시 사업수행지역 대전광역시
계속/신규 과제구분 신규과제
과제수행연도 2021 총연구기간 2021-06-01 ~ 2024-02-29 당해연도 연구기간 2021-06-01 ~ 2022-02-28
요약 정보
연구목표 딥러닝 기술의 발전과 더불어 추천시스템에서도 딥러닝을 적용한 협업필터링(CF) 추천연구가 소개되고 있다. 그러나 심층신경망 기반 협업필터링 추천모형은 원클래스와 콜드스타트라는 두 가지 고질적인 문제를 안고 있다. 원클래스 문제는 OCCF (One-Class Collaborative Filtering) 문제로 불리는데 좋아요, 북마크, 클릭 등 사용자가 선호...
연구내용 1차년도에는 원클래스와 콜드스타트 문제를 동시에 해결할 수 있는 추천 프레임워크로 conditional GAN기반의 OCF-GAN을 제안한다. OCF-GAN의 아이디어는 사용자와 아이템 프로파일과 같은 부가정보를 활용하여 신규사용자 및 아이템에 대한 상호작용 행렬을 보강할 뿐 아니라 생성적적대신경망 훈련을 기반으로 부정사례를 포함한 관측되지 않은 상호작용 ...
기대효과 (학술적측면) 협업필터링 추천에서 원클래스와 콜드스타트 문제는 오랫동안 학계의 난제로 인식되어왔기에 본 과제의 성공은 이 분야 연구자로 하여금 관심의 대상이 될 수밖에 없어 다양한 응용연구로 이어질 것이다. 특히 다음과 같은 도전적 학술적 이슈를 해결하는데 기여할 것이다. 첫째, GAN기반의 추천모형이 어떤 조건하에서 균형을 이루는지 이론토대를 제공하게 된...
키워드 추천시스템,협업필터링,생성적적대신경망,심층신경망,부스팅
위탁/공동여부 정보
단독연구 기업 대학 국공립(연)/출연(연) 외국연구기관 기타
기술 정보
연구개발단계 기초연구 산업기술분류
미래유망신기술(6T) IT(정보기술) 기술수명주기
연구수행주체 과학기술표준분류 인공물 > 정보/통신 > 소프트웨어 > S/W 솔루션
주력산업분류 적용분야 예술, 스포츠 및 여가관련 서비스업
중점과학기술분류 과제유형
과제수행기관(업) 정보
과제수행기관(업) 정보 과제수행기관(업)명 한남대학 사업자등록번호
연구책임자 소속기관명 한남대학 사업자등록번호
최종학위 박사 최종학력전공 공학
사업비
국비 40,580,000 지방비(현금+현물) 0
비고