버거(Burger): 강력한 그래프 잡음 제거-증강 융합 및 다중 의미 모델링 기반 소셜 추천 시스템

Lan Yuqin 연구원의 Burger 모델은 소셜 네트워크와 사용자-아이템 상호작용 네트워크 간의 상호 영향을 고려한 혁신적인 소셜 추천 시스템으로, 베이지안 사후 확률 기반 소셜 관계 추출 및 슬라이딩 윈도우 메커니즘을 통해 최첨단 모델보다 우수한 성능을 입증했습니다.

소셜 미디어 시대의 혁신: 버거(Burger) 모델

소셜 미디어의 급속한 발전과 함께, 하이브리드 추천 시스템으로서 소셜 추천 시스템이 널리 활용되고 있습니다. 기존의 방법들은 사용자 간의 관심사 유사성을 포착하여 소셜 네트워크에서 관심사와 무관한 관계를 걸러내는 데 초점을 맞추었지만, 추천 정확도 향상을 위해 소셜 네트워크와 사용자-아이템 상호작용 네트워크 간의 의미 정보의 상호 영향에 대한 연구는 제한적이었습니다.

Lan Yuqin 연구원이 제시한 버거(Burger) 모델은 이러한 문제를 해결하기 위해 탄생했습니다. 버거는 강력한 그래프 잡음 제거-증강 융합 및 다중 의미 모델링을 통해 소셜 추천의 정확도를 획기적으로 높입니다.

버거(Burger)의 핵심 기능:

1. 소셜 텐서(Social Tensor) 생성: 모델의 학습 과정을 원활하게 하기 위해 소셜 텐서를 구축합니다. 이는 데이터의 효율적인 처리 및 모델의 안정적인 학습에 기여합니다.
2. 그래프 및 텐서 합성곱 네트워크(GCN & TCN) 활용: 사용자의 아이템 선호도와 소셜 선호도를 각각 포착하기 위해 GCN과 TCN을 사용합니다. 이는 사용자의 다양한 선호도를 정교하게 파악하는 데 도움이 됩니다.
3. 이중 의미 조정 손실(Bi-semantic Coordination Loss): 사용자-아이템 상호작용 네트워크와 소셜 네트워크의 서로 다른 의미 정보를 고려하여, 상호 영향을 모델링합니다. 이는 두 네트워크의 정보를 통합적으로 활용하여 더욱 정확한 추천을 가능하게 합니다.
4. 베이지안 사후 확률 기반 소셜 관계 추출: 관심사와 무관한 관계의 간섭을 완화하기 위해, 베이지안 사후 확률을 이용하여 잠재적인 소셜 관계를 발굴하고, 소셜 잡음을 대체합니다. 이는 모델의 견고성을 향상시킵니다.
5. 슬라이딩 윈도우 메커니즘(Sliding Window Mechanism): 다음 반복을 위한 입력으로 소셜 텐서를 업데이트하는 슬라이딩 윈도우 메커니즘을 활용합니다. 이는 모델의 적응력을 높이고 지속적인 성능 개선에 기여합니다.

뛰어난 성능 검증:

세 개의 실제 데이터셋을 사용한 광범위한 실험 결과, 버거(Burger)는 최첨단 모델들에 비해 월등한 성능을 보였습니다. 이는 버거 모델의 효과성과 우수성을 명확히 보여줍니다.

결론적으로, 버거(Burger)는 소셜 네트워크 데이터 분석과 추천 시스템 분야에 획기적인 발전을 가져올 혁신적인 모델이며, 향후 소셜 추천 시스템 연구에 중요한 이정표가 될 것으로 기대됩니다.