이 연구는 대체 관계의 정의, 표현 및 학습, 대체 추론 등 다양한 방향에서 모델 방법을 비교 분석하여 대체 관계에 대한 심층적 탐구를 위한 방법론적 기반을 제공한다. 지속적인 연구와 혁신을 통해 대체 추천 시스템의 개인화와 정확성을 향상시킬 수 있으며, 이 분야의 발전과 응용을 촉진할 수 있다.
대체 관계는 소매업, 식품 분야 등 다양한 분야에서 중요한 개념이다. 소매업에서는 특정 제품을 구매할 수 없는 경우 유사한 기능이나 특성을 가진 대체재를 찾는다. 식품 분야에서는 알레르기, 종교적 신념, 건강 요구사항 등으로 인해 특정 재료를 대체해야 하는 경우가 있다.
대체 관계를 정의하는 방법으로는 유사성, 가격 탄력성, 공동 탐색 행동 등이 있다. 각 방법은 장단점이 있어 문제와 데이터 특성에 따라 적절한 방법을 선택해야 한다.
대체 관계 추론에는 데이터 전처리, 특징 표현, 대체 관계 학습 및 추론 모델, 모델 학습 및 최적화, 모델 평가 등의 단계가 포함된다. 특징 표현 방법은 데이터의 핵심 요소와 속성을 효과적으로 포착하는 것이 중요하다. 대체 관계 학습 및 추론 모델은 새로운 대체 관계를 발견하고 추론하는 핵심 부분이다. 모델 학습 및 최적화 단계에서는 적절한 목적 함수와 최적화 방법을 선택하여 모델의 일반화 능력을 높인다. 마지막으로 모델 평가에서는 적절한 데이터셋과 평가 지표를 사용하여 모델의 성능을 측정한다.
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by Anxin Yang,Z... pada arxiv.org 04-16-2024
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