- 분류
- 2021년 2월
- 작성일
- 2020.10.14
- 수정일
- 2020.12.09
- 작성자
-
조승희
- 조회수
- 119
그래프 어텐션 신경망을 적용한 협업 필터링 추천 시스템
제목
그래프 어텐션 신경망을 적용한 협업 필터링 추천 시스템
요약
수많은 제품 중에서 사용자가 좋아할 만한 제품을 추려내는 추천 시스템은 전자 상거래와 온라인 스트리밍 서비스 등 콘텐츠 판매 업체의 매출과 직결되는 부분이다. 추천 시스템에서 일반적으로 가장 많이 사용되는 기법은 협업 필터링이다. 협업 필터링은 사용자의 제품에 대한 피드백을 기반으로 사용자 간의, 그리고 제품 간의 유사도를 계산하여 사용자가 좋아했던 제품과 유사한 제품을 추천하는 기법이다.
본 논문에서는 암묵적 피드백 데이터를 활용하는 추천 시스템의 성능 향상을 위해 그래프 어텐션 신경망 기반의 협업 필터링 방법을 제안한다. 사용자의 각 제품에 대한 피드백을 사용자의 특성(features)으로 정의하고 같은 제품에 대한 피드백을 공유하는 사용자 간의 연결을 에지(edges)로 표현하는 그래프를 구축하여 이를 기반으로 그래프 어텐션 신경망을 학습 시켜 제품에 대한 상대적인 선호도를 예측한다.
암묵적 피드백의 경우 데이터의 특성상 각 제품에 대한 선호 여부를 정확히 측정하는 것이 어려우므로 순위 기반의 지표를 사용하여 성능을 평가한다. 이를 토대로 제안하는 방법의 성능이 일반적으로 많이 사용되는 행렬 분해와 신경망 기반의 협업 필터링과 비교하여 우위에 있음을 보인다.
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