날씨 특성을 이용한 어텐션 메커니즘 그래프 임베딩 기반 장소 추천 시스템
저자
발행사항
서울 : 고려대학교 대학원, 2022
학위논문사항
학위논문(석사)-- 고려대학교 대학원: 컴퓨터학과(정보대학) 2022. 2
발행연도
2022
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
서울
형태사항
4, 41장 : 삽화, 도표 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 정연돈
참고문헌: 장 37-41
UCI식별코드
I804:11009-000000257709
DOI식별코드
소장기관
장소 추천은 위치 기반 서비스에서 생성된 정보가 빠르게 증가하면서 사용자에게 적절
한 정보를 제공하고자 연구되고 있는 분야이다. 기존의 그래프 임베딩을 사용한 추천
시스템은 사용자, 이전에 방문한 장소 그리고 다음에 방문할 장소 간의 관계를 표현할
수 있어 큰 관심을 받고 있다. 하지만 복잡한 관계를 표현하기 어렵고, 관계 임베딩이
고정되어 있으며 날씨 특성을 고려하지 않는다는 한계점이 있다. 이를 극복하고자
본 노문에서는 날씨를 고려한 그래프 임베딩 기반 장소 추천 기법인 WAPTRec을
제안한다. 제안한 기법은 범주 투영 행렬과 어텐션 메커니즘을 사용하여 동일한 장소
임베딩을 사용자마다 다르게 표현할 수 있고, 과거의 장소 이동 기록과 해당 장소의
범주와 날씨 특성을 사용하여 더 높은 장소 추천 정확도를 제공할 수 있었다. 실제
데이터 셋을 이용한 실험을 통해 제안 기법의 우수성을 입증했다.
The Point-Of-Interest(POI) recommendation is an active research area to provide appropriate information to the users as Location-based Social Network(LBSN) grows rapidly. Recently, translation-based recommendation systems using graph embedding, such as TransRec, are attracting great attention. We discovered that TransRec is limited to expressing the complex relationship between users and items while the relation embedding is fixed and weather features are not considered. This article proposes WAPTRec, a translation-based POI sequential recommendation that overcomes the drawback of TransRec by building category projection matrix and relation embedding through weather oriented attention mechanism. Experiments on public datasets illustrate that WAPTRec consistently outperforms other translation-based recommendations.
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