잠재요인 모델 기반 영화 추천 시스템

• 영문명: Movie Recommendation System based on Latent Factor Model
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: Chen Ma 김강철(Kang-Chul Kim)
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 논문지』제16권 제1호, 125~133쪽, 전체 9쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2021.02.28

국문 초록

영화 산업의 빠른 발전으로 영화의 제작 수가 급격하게 증가하고 있으며, 영화 추천 시스템은 관객들의 과거 행동이나 영화 후기에 기반하여 관객들의 선호도를 예측하여 영화의 선택에 도움을 주고 있다. 본 논문은 평점의 평균과 편향의 보정을 이용하여 잠재요인 모델에 기반한 영화 추천 시스템을 제안한다. 특이값 분해 방법이 평점 매트릭스 분해에 사용되고, 통계 경사 하강법이 최소자승 손실 함수의 파라미터 최적합에 사용된 다. 그리고 평균 제곱근 오차를 사용하여 제안한 시스템 성능을 평가한다. Surprise 패키지를 이용하여 제안한 시스템을 구현 하였으며, 모의실험 결과는 평균 제곱근 오차가 0.671이며, 다른 논문에서 방법에 비하여 좋은 성능을 가진다는 것을 확인하였다.

영문 초록

With the rapid development of the film industry, the number of films is significantly increasing and movie recommendation system can help user to predict the preferences of users based on their past behavior or feedback. This paper proposes a movie recommendation system based on the latent factor model with the adjustment of mean and bias in rating. Singular value decomposition is used to decompose the rating matrix and stochastic gradient descent is used to optimize the parameters for least-square loss function. And root mean square error is used to evaluate the performance of the proposed system. We implement the proposed system with Surprise package. The simulation results shows that root mean square error is 0.671 and the proposed system has good performance compared to other papers.

목차

Ⅰ. Introduction

Ⅱ. Related works

Ⅲ. The proposed system configuration and methodology

Ⅳ. Simulation results and analysis

Ⅴ. Conclusions

References

저자 소개

키워드

Movie Recommendation System Improved Latent Factor Model Average Rating User Bias Movie Bias Prediction Rating Range 영화 추천시스템 향상된 잠재요인모델 평균 평점 소비자 편향 영화 편향 예측 평점 구간