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단일 클래스 협업 필터링 환경에서 무관심 아이템 결정 방법 및 장치

최고관리자　 0 Comments　 1 Views　 20-11-10 15:46　 기계

단일 클래스 협업 필터링 환경에서 무관심 아이템 결정 방법 및 장치

보유기관 및 연구자 : 컴퓨터공학부 김 상 욱

상담신청 기술문의

TRL09
사업화
- 본격적인 양산 및 사업화 단계
TRL08
시작품 인증/
표준화
- 일부 시제품의 인증 및 인허가 취득 단계
  - 조선 기자재의 경우 선급기관 인증, 의약품의 경우 식약청의 품목 허가 등
TRL07
Pilot 단계 시작품
신뢰성 평가
- 시작품의 신뢰성 평가
- 실제 환경(수요기업)에서 성능 검증이 이루어지는 단계
TRL06
Pilot 단계 시작품
성능 평가
- 경제성(생산성)을 고려한, 파일로트 규모의 시작품 제작 및 평가
- 시작품 성능평가
TRL05
시제품 제작/
성능평가
- 개발한 부품/시스템의 시작품(Prototype) 제작 및 성능 평가
- 경제성(생산성)을 고려하지 않고, 우수한 시작품을 1개~수개 미만으로 개발
TRL04
연구실 규모의
부품/시스템 성능평가
- 연구실 규모의 부품/시스템 성능 평가가 완료된 단계
- 실용화를 위한 핵심요소기술 확보
TRL03
연구실 규모의
성능 검증
- 연구실/실험실 규모의 환경에서 기본 성능이 검증될 수 있는 단계
- 개발하려는 시스템/부품의 기본 설계도면을 확보하는 단계
- 모델링/설계기술 확보
TRL02
실용 목적의 아이디어/
특허 등 개념 정립
- 실용 목적의 아이디어, 특허 등 개념 정립
TRL01
기초 이론/
실험
- 연구과제 탐색 및 기회 발굴 단계

기술 개요: 본 기술은 단일 클래스 협업 필터링 환경에서 제로 인젝션 방법을 사용하여 무관심 아이템을 결정할 수 있도록 하는 방법에 관한 기술

[ 단일 클래스 협업 필터링 환경에서 무관심 아이템 결정 방법을 설명하기 위한 흐름도]

기술 개요: 본 기술은 단일 클래스 협업 필터링 환경을 타겟으로 하는 기존 방법들의 문제점들을 완화하고, 다중 클래스 환경에서 무관심 아이템을 활용하는 기존 방법을 단일 클래스 환경에 적용하였을 때 발생하는 문제점들을 극복할 수 있음

[ 기존 OCCF 방법을 사용했을 때 희소성(sparsity)에 따른 정확도의 그래프 ]

시장 동향: 이커머스(electronic commerc) 세계 시장은 2018년 약 2조 9,820억 달러에서 2023년 약 6억 5,420억 달러로 연평균 17%씩 성장할 전망임

코로나19로 전자상거래와 구독경제의 가파른 성장과 융합으로 시너지 효과를 창출하며 향후 더 많은 유니콘 기업의 성장에 활용될 것으로 보임

출처 : DMC report, 2020

특장점

배경 기술 및 문제점: 기존 단일 클래스 환경의 데이터셋은 사용자들의 취향을 정확하게 파악하기 어려운 점과 다중 클래스 환경의 데이터셋에 비해 밀도가 희박하다는 문제점이 있음

즉, 부정적인 선호도에 대한 가능성을 결정하기 어려워져 추천의 정확도를 매우 하락시키는 요인이 될 수 있음

기술 내용 및 우수성: 다중 클래스 환경에서 무관심 아이템을 활용하는 기존 방법을 단일 클래스 환경에 적용하였을 때 발생하는 문제점을 극복할 수 있음

또한, 추천에 가장 효과적인 무관심 상품의 수를 결정할 수 있도록 하는 파라미터에 무관(parameter free)한 효과를 지님