표제지
목차
ABSTRACT 12
제1장 서론 14
제1절 본 논문의 개요 14
제2절 본 논문의 필요성 16
제3절 본 논문의 구성 17
제2장 배경 기술 및 관련 연구 18
1. GNN(Graph Neural Network) 18
2. K-Means Clustering 알고리즘 19
3. Word2Vec(워드임베딩) 20
제1절 추천 시스템을 위한 기술과 모델 21
1. FFN(Feed-forward Network) 21
2. NN(Neural Network) Model 21
3. CountVectorizer 및 fit transform 22
제3장 문제 정의와 접근 방법 24
제1절 문제 정의 24
제2절 관련 연구 25
제3절 접근 방법 27
제4장 시스템의 설계 29
제1절 챕터 내의 모든 단어를 벡터로 변환하는 방법 29
1. 시스템 전체 흐름도 29
2. 챕터 생성 과정 31
제2절 챕터를 클러스터링하는 과정 33
1. 클러스터링 과정 33
2. 클러스터내 거리 측도 및 클러스터링 선정 36
3. 군집별 핵심(대표적인) 단어 추출 37
제3절 그래프 신경망 활용 38
1. 그래프 신경망 전체 구성 38
2. 데이터 전처리의 일부인 과정 40
3. Graph Convolution 42
4. GNN Node Classifier 44
제4절 추천 대상 선정 46
제5장 실험 및 분석 49
1. 실험 환경 구성 49
2. 우수한 성능을 나타내는 방법을 도출 실험 51
3. MRR 지표를 사용하여 성능 평가 58
4. 클러스터 수 변환 추천 시스템 성능 실험 59
5. 임곗값 적용 추천 정확성 실험 63
6. 엣지 강화와 관계 확장 실험 68
7. 그래프 복원 실험 73
제6장 결론 75
제1절 본 논문의 결론 75
제2절 향후 연구 78
References 79
국문초록 93
〈표 3-1〉 관련 연구에 대한 표 25
〈표 4-1〉 질문과 챕터의 단어 추출 48
〈표 5-1〉 실험 환경 50
〈표 5-2〉 13개의 질문 리스트 52
〈표 6-1〉 실험 결과에 대한 전체적인 리스트 77
〈그림 2-1〉 Neural Network Model 21
〈그림 2-2〉 벡터화 22
〈그림 2-3〉 Counter Vectorizer 모델의 예시로 사용 문서 23
〈그림 2-4〉 문서 내 단어 빈도수 행렬 23
〈그림 4-1〉 시스템 전체적인 흐름도 30
〈그림 4-2〉 챕터 자동 생성 과정 31
〈그림 4-3〉 클러스터링 과정 34
〈그림 4-4〉 군집(클러스터) 분석 과정 36
〈그림 4-5〉 그래프 신경망 전체 구성 38
〈그림 4-6〉 GNN 데이터 전처리의 일부 과정인 Training data 및 Test data 40
〈그림 4-7〉 Graph Convolution Layer 42
〈그림 4-8〉 GNN Node Classifier 44
〈그림 4-9〉 추천 대상 선정 46
〈그림 5-1〉 시스템 구현 1 49
〈그림 5-2〉 시스템 구현 2 50
〈수식 2-1〉 K-Means Clustering 19
〈수식 4-1〉 클러스터링 과정 35
〈수식 4-2〉 클러스터내의 챕터 간의 유사도(밀집도) 측정 37
〈수식 4-3〉 Cosine similarity 48
〈실험 1-1〉 질문 1에 대한 유사도 비교 53
〈실험 1-2〉 질문 2에 대한 유사도 비교 54
〈실험 1-3〉 클러스터링과 GNN의 유사도 비교 56
〈실험 1-4〉 질문 3에 대한 유사도 비교 81
〈실험 1-5〉 질문 4에 대한 유사도 비교 82
〈실험 1-6〉 질문 5에 대한 유사도 비교 83
〈실험 1-7〉 질문 6에 대한 유사도 비교 84
〈실험 1-8〉 질문 7에 대한 유사도 비교 85
〈실험 1-9〉 질문 8에 대한 유사도 비교 86
〈실험 1-10〉 질문 9에 대한 유사도 비교 87
〈실험 1-11〉 질문 10에 대한 유사도 비교 88
〈실험 1-12〉 질문 11에 대한 유사도 비교 89
〈실험 1-13〉 질문 12에 대한 유사도 비교 90
〈실험 1-14〉 질문 13에 대한 유사도 비교 91
〈실험 2-1〉 클러스터 수 변화 실험 60
〈실험 2-2〉 클러스터 수 변화 실험 61
〈실험 3-1〉 선택하기 어려워지는 문제를 해결하기 위한 실험 63
〈실험 3-2〉 임곗값 적용 추천 정확성 실험 (GNN) 65
〈실험 3-3〉 임곗값 적용 추천 정확성 실험 (Clustering) 66
〈GNN 사용 전 1〉 그래프 68
〈GNN 사용 후 1〉 그래프 68
〈실험 4-3 (a)〉 과정 1 70
〈실험 4-3 (b)〉 과정 2 70
〈실험 4-3 (c)〉 과정 3 70
〈실험 4-3 (d)〉 과정 4 70
〈실험 5 (a)〉 Test 1 72
〈실험 5 (b)〉 Test 2 72
〈실험 5 (c)〉 Test 3 72
〈실험 6-1〉 그래프 복원 실험 73
〈실험 1-3 ~ 실험 1-13〉 1 실험 결과에 대한 전체적인 그림 92