Learning Model for Recommendation of Humor Documents

은닉 변수 모델을 이용한 문서 추천

우리는 유머문서의 추천을 위해서 문서 정보, 사용자 정보, 공통 등급매김 정보 등을 모두 이용하는 4 개의 관찰 변수와 이들간 관계의 학습을 위한 은닉변수를 사용한 확률모델을 구축하였다. 이 모델은 학습된 은닉 변수와 가시 변수 간의 관계를 통해 누락 관찰 데이터에 대해서도 추정값을 유도해 낼 수 있으므로 등급매김 정보가 부족하거나 새로운 사용자와 문서의 도입시에 안정적인 추천 성능을 보여 줄 수가 있다. 또한 확률 모델의 학습을 위해서 EMl 알고리즘을 이용하였는데 저평가된 데이터의 이용도를 높이기 위해서 추천을 반대하는 확률 모델을 따로 두고 이들간에 분류모델(classification model)을 두어서 추정값을 분류해내는 방식을 취한다.