협업 신호 추출을 통한 그래프 추천 시스템상의 지속 학습

초록

그래프 신경망 기반 추천 시스템을 위한 지속 학습 연구들은 그래프 구조와 정보 보존을 위한 다양한 방법을 제시하였다. 하지만 추천 시스템의 그래프 구조에서 핵심 요소로 사용되는 협업 신호를 반영한 연구는 존재하지 않는다. 본 논문에서는 그래프 신경망 기반 추천 시스템에서 협업 신호를 효과적으로 활용하는 새로운 지속 학습 방법을 제안한다. 사용자별 시점에 따른 그래프 구조를 협업 신호의 형태로 저장하고 새로운 데이터에서 추출된 협업 신호를 통해 갱신하는 접근법을 제안한다. 이를 통해 과거의 정보를 보존하면서도 새로운 정보를 효율적으로 반영하는 지속 학습이 가능하다. 최종적으로 실험을 통해 제안하는 방법이 기존 그래프 신경망 기반 추천 시스템의 지속 학습 방법들보다 성능이 우수함을 증명하였다.

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