학습률 향상을 위한 딥러닝 기반 맞춤형 문제 추천 알고리즘

Deep learning-based custom problem recommendation algorithm to improve learning rate

발행

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소속·발행

안양대학교 소프트웨어학과

출처

국내 KCI

DOI

10.7236/JIIBC.2022.22.5.171

원문

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개념

키워드

Deep learning, Recommender system, Text similarity, Word2Vec, Deep learning, Recommender system, Text similarity, Word2Vec

초록

최근 딥러닝 기술의 발전과 함께 추천 시스템의 영역도 다양해졌다. 본 논문은 학습률 향상을 위한 알고리즘을연구하였으며 Word2Vec 모델의 성능 특징과 비교를 통해 단어에 따른 유의어 결과를 연구하였다. 문제 추천 알고리즘은 Word2Vec 모델의 특징인 텍스트 간 의미 반영 및 유사성 테스트를 통해 표현된 값으로 구현됐다. Word2Vec 의학습 결과를 통해 텍스트 유사도 값을 이용해 문제 추천을 진행하였으며 유사도가 높은 문제를 추천할 수 있다. 실험과정에서 정량적인 데이터양으로는 정확성이 낮아지는 결과를 보았으며 데이터 셋의 데이터양이 방대할수록 정확성을높일 수 있음을 확인하였다.

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