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Session Ⅴ : Artificial Intelligence

A Comparative Study for State-of-the-Art News Recommendation Methods

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  • 발행기관
    한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
  • 통권
    The 8th International Conference on Next Generation Computing 2022 (2022.10)바로가기
  • 페이지
    pp.140-142
  • 저자
    Hong-Kyun Bae, Jeewon Ahn, Sang-Wook Kim
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A419759

원문정보

초록

영어
As a massive number of real-time news makes it difficult for users to find their preferred news, various news recommender systems have been actively proposed in the research field. With the two popular real-world datasets in a news domain, Adressa and MIND, we compare the four state-of-the-art news recommendation methods (i.e., NRMS, LSTUR, NAML, and CNE-SUE) in terms of accuracy. Also, we investigate the strengths and weaknesses of news recommendation methods depending on datasets or metrics.

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. NEWS RECOMMENATION METHODS
III. EMPIRICAL EVALUATION
A. Experimental Setup
B. Experimental Result
IV. CONCLUSION
REFERENCES

키워드

deep-learning model feature extraction hybrid recommendation news recommender system

저자

  • Hong-Kyun Bae [ Department of Computer Science Hanyang University ]
  • Jeewon Ahn [ Department of Computer Science Hanyang University ]
  • Sang-Wook Kim [ Department of Computer Science Hanyang University ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    2021~2025
  • 십진분류
    KDC 566 DDC 004

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