딥러닝을 활용한 최신 추천 기술 동향

소개

"딥러닝을 활용한 최신 추천 기술 동향"에 대한 내용입니다.

목차

1. 서론

2. 본론
(1) 딥러닝 기반 추천시스템의 등장 배경
(2) 신경망 기반 임베딩 기법과 잠재 요인 모델의 진화
(3) 순환신경망(RNN)과 시퀀스 기반 추천
(4) 합성곱신경망(CNN)의 특징 추출과 추천 활용
(5) 어텐션 메커니즘과 트랜스포머 기반 추천모델
(6) 대규모 언어모델(LLM)과 추천시스템의 융합
(7) 멀티모달 추천과 그래프 신경망(GNN) 적용
(8) 산업 현장에서의 최신 적용 사례와 성과
(9) 딥러닝 추천 기술의 한계와 사회적 쟁점

3. 결론

4. 참고문헌

본문내용

1. 서론

딥러닝은 추천시스템의 패러다임을 근본적으로 변화시켰다. 전통적인 협업 필터링과 콘텐츠 기반 추천은 일정 수준의 성과를 보였으나, 데이터 희소성과 콜드스타트, 복잡한 상호작용 패턴의 한계로 인해 확장성에 어려움이 존재하였다. 이에 따라 딥러닝은 사용자와 아이템을 잠재 공간으로 매핑하고, 복잡한 비선형 패턴을 학습함으로써 개인화의 정밀성을 높였다. 본 논문은 딥러닝을 활용한 최신 추천 기술 동향을 분석하고, 실제 적용 사례와 함께 향후 과제를 제시한다.

2. 본론

(1) 딥러닝 기반 추천시스템의 등장 배경

2000년대 후반 이후 빅데이터 환경이 도래하면서, 대규모 행렬 분해 기법의 성능 한계가 노출되었다.

참고자료

· He, X., Liao, L., Zhang, H., Nie, L., Hu, X., & Chua, T. S. [2017]. "Neural Collaborative Filtering". Proceedings of WWW 2017.
· Hidasi, B., Karatzoglou, A., Baltrunas, L., & Tikk, D. [2016]. "Session-based Recommendations with Recurrent Neural Networks". ICLR.
· Kang, W. C., & McAuley, J. [2018]. "Self-Attentive Sequential Recommendation". IEEE International Conference on Data Mining.
· Ying, R., He, R., Chen, K., Eksombatchai, P., Hamilton, W. L., & Leskovec, J. [2018]. "Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systems". KDD.
· 이성준. [2020]. <추천시스템의 원리와 응용>. 한양대학교 출판부.
· 박민아 기자. [2023]. <대규모 언어모델, 추천 알고리즘을 바꾸다>. 한겨레.