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↑ <뉴스H> 2025.07.11 한양대 김상욱 교수팀, 리뷰 기반 개인화 추천 정확도 23% 높인 AI 기술 ‘LETTER’ 개발
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| + | === 리뷰 기반 개인화 추천 정확도 23% 높인 AI 기술 ‘LETTER’ 개발 (2025.07)<ref><뉴스H> 2025.07.11 [https://www.newshyu.com/news/articleView.html?idxno=1019478 한양대 김상욱 교수팀, 리뷰 기반 개인화 추천 정확도 23% 높인 AI 기술 ‘LETTER’ 개발]</ref> === | ||
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| + | * 그래프 신경망(Graph Neural Network, GNN) 기반의 추천 시스템으로, 사용자 간 관계(U-U 그래프)와 상품 간 관계(I-I 그래프)를 독립적으로 구성하고, 사용자 리뷰를 긍정(Like)과 부정(Dislike)으로 분리해 학습하는 방식으로 작동. 이를 통해 LETTER는 ▲사용자의 전체적인 선호(G-Rep) ▲좋아하는 특성(L-Rep) ▲싫어하는 특성(D-Rep) 을 각각 분리해 모델링함으로써 사용자의 복합적인 취향을 정밀하게 반영 | ||
| + | * 정보통신기획평가원의 SW스타랩 사업과 방송통신산업기술개발 사업의 지원을 받아 수행되었으며, 한양대 [[김상욱]] 교수 연구팀의 손지원 연구원과 한양대 김현준 교수가 공동으로 참여 | ||
| + | * 7월 13일부터 17일까지 이탈리아 파도바에서 열리는 ‘제48회 ACM SIGIR 국제학술대회(The 48th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval)’에서 “Rating-Aware Homogeneous Review Graphs and User Likes/Dislikes Differentiation for Effective Recommendations”라는 제목으로 구두 발표될 예정 | ||
2025년 7월 21일 (월) 15:57 판
서울캠퍼스 공과대학 컴퓨터소프트웨어학부와 데이터사이언스학부 데이터사이언스전공 조교수이다.
연구
리뷰 기반 개인화 추천 정확도 23% 높인 AI 기술 ‘LETTER’ 개발 (2025.07)[1]
- 그래프 신경망(Graph Neural Network, GNN) 기반의 추천 시스템으로, 사용자 간 관계(U-U 그래프)와 상품 간 관계(I-I 그래프)를 독립적으로 구성하고, 사용자 리뷰를 긍정(Like)과 부정(Dislike)으로 분리해 학습하는 방식으로 작동. 이를 통해 LETTER는 ▲사용자의 전체적인 선호(G-Rep) ▲좋아하는 특성(L-Rep) ▲싫어하는 특성(D-Rep) 을 각각 분리해 모델링함으로써 사용자의 복합적인 취향을 정밀하게 반영
- 정보통신기획평가원의 SW스타랩 사업과 방송통신산업기술개발 사업의 지원을 받아 수행되었으며, 한양대 김상욱 교수 연구팀의 손지원 연구원과 한양대 김현준 교수가 공동으로 참여
- 7월 13일부터 17일까지 이탈리아 파도바에서 열리는 ‘제48회 ACM SIGIR 국제학술대회(The 48th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval)’에서 “Rating-Aware Homogeneous Review Graphs and User Likes/Dislikes Differentiation for Effective Recommendations”라는 제목으로 구두 발표될 예정
