:: The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication ::, Vol.23 No.5 | (2023) pp.1~8
K-means 클러스터링과 트랜스포머 기반의 교차 도메인 추천
Abstract
교차 도메인 추천은 다른 도메인에 있는 관련 사용자 정보 데이터와 아이템 데이터를 공유하는 방법입니다. 주로 사용자 중복이 많은 온라인 쇼핑몰이나 유튜브, 넷플릭스와 같은 멀티미디어 서비스 컨텐츠에서 사용됩니다. K-means 클러스터링을 통해 사용자 데이터와 평점을 기반으로 군집화를 실시하여 임베딩을 생성합니다. 이 결과를 트랜스포머 네트워크를 통해 학습한 후 사용자 만족도를 예측합니다. 그런 다음 트랜스포머 기반 추천 모델을 사용하여 사용자에게 적합한 아이템을 추천합니다. 이 연구를 통해 추천함으로써 더 적은 시간적 비용으로 초기 사용자 문제를 예측하고 사용 자들의 만족도를 높일 수 있다는 결과를 실험을 통해 보여주었습니다.
Cross-domain recommendation is a method that shares related user information data and item data in different domains. It is mainly used in online shopping malls with many users or multimedia service contents, such as YouTube or Netflix. Through K-means clustering, embeddings are created by performing clustering based on user data and ratings. After learning the result through a transformer network, user satisfaction is predicted. Then, items suitable for the user are recommended using a transformer-based recommendation model. Through this study, it was shown through experiments that recommendations can predict cold-start problems at a lesser time cost and increase user satisfaction.
cross-domain recommendation,data sharing,K-means clustering,transformer network
