순차 추천기

순차 추천 시스템은 중요한 유형의 추천 시스템입니다. 주된 임무는 사용자의 과거 행동 순서를 기반으로 사용자의 다음 행동을 예측하는 것입니다. 이 알고리즘은 사용자 행동의 시간적 정보, 사용자와 항목 간의 상호작용, 그리고 시간에 따른 이러한 요소의 변화를 이해하고 모델링하여 사용자의 현재 및 최근 선호도에 맞는 더욱 정확한 추천을 제공하고자 합니다. 예를 들어, 사용자가 먼저 컴퓨터와 키보드를 탐색한 다음 전자상거래 플랫폼에서 마우스를 탐색하는 경우, 순차적 추천 시스템은 이러한 일련의 행동을 기반으로 사용자가 컴퓨터 스피커와 같은 컴퓨터 관련 액세서리에 관심이 있을 것이라고 예측하고 해당 제품을 사용자에게 추천합니다.

초기 연구에서는 마르코프 체인과 같은 간단한 모델을 기반으로 한 몇 가지 방법이 시퀀스 추천에 사용되었습니다. 이후 딥러닝 기술이 발전하면서 순환 신경망(RNN), 장단기 기억 네트워크(LSTM), 게이트 순환 유닛(GRU), 트랜스포머 등 딥러닝 모델을 기반으로 한 시퀀스 추천 방법들이 계속해서 등장했습니다.

IJCAL 2019에 게재된 논문순차 추천 시스템: 과제, 진행 상황 및 전망본 논문은 순차적 추천 시스템에 대한 포괄적인 개요를 제공하고, 순차적 추천 시스템의 특징, 과제, 연구 진행 상황, 그리고 중요한 연구 방향을 체계적으로 요약하고 분석합니다.