Pair-wise 학습에서의 파라미터 분석

Abstract

추천 시스템은 사용자의 취향을 분석하여 해당 사용자가 선호할 만한 상품들을 추천해준다. 대표적인 추천 기술들 중 하나인 pair-wise 학습은 사용자가 피드백을 준 상품과 피드백을 주지 않은 상품의 상대적인 선호도 차이를 최대화하여 사용자의 취향을 분석한다. Pair-wise 학습을 하기 위해서는 여러 파라미터들이 사용되는데, 우리는 이 중 정확도에 큰 영향을 주는 파라미터를 분석하고, 이것이 모델의 예측 선호도에 미치는 영향을 실험을 통해 알아보고자 한다.