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- 저자 : 막심 체르노주코프 (검색결과 1 건)
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Recommender System Preprocessing Based on Data Fading
추천시스템은 사용자가 관심을 가질 수있는 제품에 대한 제안을 얻을 수 있도록 지원하는 광범위한 응용 프로그램이다. 추천 시스템에 대한 최근 연구 분야는 새로운 신경망 아키텍처가 달성 한 높은 정확도를 보여준다. 그러나 몇몇 연구에 따르면 자연 소음으로 인해 더 정확한 결과를 얻는 데 여러 장애물이 있다. 사용자의 생활 조건, 감정 상태, 사회적 영향, 상황, 개인 등급 척도 또는 시간 경과에 따른 오래된 등급으로 인해 발생할 수있는 불일치 등이 있다. 그러나, 권장 사항의 성능을 개선하기 위해 자연 소음을 제거하는 데 초점을 맞춘 연구들은 많지 않았다. 이것은 이 문제에 대한 효과적인 해결책을 찾을 수있는 열린 기회가 많다는 것을 보여준다. 본 논문에서는 오래된 등급 수정을 기반으로 잡음이 있는 데이타 세트를 정리하기 위한 효율적인 전처리 방법을 제안한다. 전처리는 등급 규칙을 정의하기위한 퍼지 프로파일 링, 잡음 등급을 식별하기위한 잡음 감지, 잡음 등급을 대표 등급에 고정하기위한 잡음 보정의 3 단계로 구성된다. 제안한 기법의 핵심 기능은 퍼지 프로필을 생성하기 위해 퍼지 기술을 사용하여 일반적인 등급 패턴을 나타내는 데 사용되는 규칙 성을 발견하는 것이다. 그런 다음 이러한 패턴과 모순되는 경향이있을 때 잡음이있는 등급을 감지한다. 그리고 마지막 단계에서는 상황에 따라 두 가지 수정 방법을 사용한다. 첫 번째 경우는 오래된 등급에 페이딩 방법을 적용한다. 두 번째 경우 등급이 시끄럽지 만 오래되지 않은 사례에 대한 가중치를 예측한다. 마지막으로 실험을 통해 제안한 방법이 잡음이있는 데이터를 수정하는 이전 작업에 비해 더 나은 성능을 제공함을 보여준다. Recommender systems are widespread applications that help users to obtain suggestions about products in which they could be interested. A recent research area on recommender systems shows a high accuracy that was achieved by novel neural network architectures. However, several pieces of research also find that exists a barrier for achieving more accurate results because of natural noise. It is inconsistencies that can be caused by users’ life conditions, emotional states, social influences, contexts, personal rating scales, or outdated ratings over time. Few studies have focused on eliminating natural noise to improve the performance of the recommendations. It shows that there are many open opportunities for finding effective solutions to this problem. In this thesis, I propose an efficient method of preprocessing for the cleaning of noised datasets based on the correction of outdated ratings. More specifically, the preprocessing is composed of three phases, which are fuzzy profiling for defining rating regularities, noise detection for identifying the noisy ratings, and noise correction for fixing noisy ratings onto representative ratings. The main feature of the proposed method is the use of fuzzy techniques for generating fuzzy profiles to discover regularities that are used for representing common rating patterns. Then detect noisy ratings when they tend to contradict such patterns. And in the final phase uses two methods of correction depending on the situation. The first case applies the fading method for outdated ratings. In the second case, weighted prediction for cases, when the rating is noisy but not outdated. Finally, experiment results show that the proposed method provides better performance compared to previous work on correcting noisy data.
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