추천시스템을 위한 선택적 오토인코딩 방법 및 오토인코딩 시스템

Abstract

추천시스템을 위한 선택적 오토인코딩 방법 및 오토인코딩 시스템이 개시된다. 협력 필터링(collabrative filtering) 기반의 오토인코딩(autoencoding) 방법에 있어서, 미리 수집된 상품(item) 정보가 심층신경망(Deep Neural Network)의 입력층에 해당하는 행렬 M의 컬럼(column)으로 설정된 행렬 M을 대상으로 제1 오토인코딩을 수행하는 단계, 상기 제1 오토인코딩 후의 평균 제곱근 오차(root mean square error)와 미리 지정된 임계값에 기초하여 다른 오토인코더를 기반으로 오토인코딩을 수행할지 여부를 결정하는 단계, 및 다른 오토인코더에서 제2 오토인코딩을 수행하는 것으로 결정됨에 따라, 미리 수집된 사용자 정보가 컬럼(column)으로 설정된 상기 행렬 M의 전치 행렬(transpose matrix) MT을 기반으로 제2 오토인코딩을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.