KCI우수등재
심층 융합 기반 다중 대상 교차 도메인 추천 = Deep Fusion-based Multi-target Cross-domain Recommendation
저자
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2022
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI우수등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
67-85(19쪽)
KCI 피인용횟수
0
제공처
Cross-domain recommendation systems transfer knowledge across different domains to improve their performance in a target domain. However, they suffer from the problem of “negative transfer,” in which transferred knowledge operates as noise in a rich domain. In turn, it decreases their recommendation performance. This paper proposes a novel Deep Fusion-based Multi-target Cross-Domain Recommendation named DFMCDR. By exploiting Doc2Vec, one of the famous word embedding techniques, we fuse temporal-sequentially and transfer knowledge across domains user-wise to model users and items. In addition, a deep neural network structure is introduced to effectively learn the linearity and non-linearity of user-item interactions and integrate them to predict users’ preference possibility. Extensive experiments with three domain (i.e., restaurant, hotel, and attraction) datasets from TripAdvisor, one real-world online review service, demonstrate that DFMCDR outperforms the state-of-the-art algorithms for single and cross-domain recommendations. Furthermore, an additional experiment shows that DFMCDR can be effectively and efficiently adapted to multi-target cross-domain recommendation fusing for more domains.
더보기교차 도메인 추천은 정보가 풍부한 도메인의 지식을 희박한 대상 도메인에 전달하여 추천 성능을 향상시킨다. 그러나 전달된 지식이 노이즈로 작용하여 성능이 떨어지는 부정적인 전달(Transfer Negative) 문제가 발생한다. 본 논문은 심층 순차 융합 기반 다중 도메인 추천 시스템(DFMCDR: Deep Fusion-based Multi-target Cross-Domain Recommendation)을 제안한다. 먼저 자연어 처리 기술인 단어 임베딩 Doc2Vec를 활용하여 사용자별로 도메인 간 지식을 시간적 순서로 융합하고 사용자-아이템 상호작용 모델링한다. 또한 사용자와 아이템 간의 상호작용의 선형성과 비선형성을 효과적으로 학습하고 결합하여 사용자의 선호 확률을 예측하기 위해 2개의 인공 신경망을 결합한 심층 신경망 구조를 도입한다. 유명한 온라인 리뷰 서비스인 TripAdvisor의 세 개 도메인의 데이터에 대한 실험은 DFMCDR이 단일 도메인 및 교차 도메인 추천을 위한 여러 최신 추천 기법을 능가함을 보인다. 추가 실험은 DFMCDR이 여러 도메인을 융합하는 다중 교차 도메인 추천에 효율적으로 적용될 수 있음을 보였다.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2022 | 평가예정 | 계속평가 신청대상 (등재유지) | |
2017-01-01 | 평가 | 우수등재학술지 선정 (계속평가) | |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-05-25 | 학술지등록 | 한글명 : 한국전자거래학회지외국어명 : The Journal of Society for e-Business Studies | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) | KCI후보 |
2002-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) | KCI후보 |
2001-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1 | 1 | 0.92 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.88 | 0.91 | 1.281 | 0.3 |
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)