오 교수님께서 매우 꼼꼼히 첨삭해 주셨다.
감사합니다.
줄거리를 쓰기 시작해야한다.
1. 한문단 가량 collaborative filtering 에 대한 개요(참고문헌 3~4개 정도 채우기)
2. A4용지 한장 반-> 논문을 요약. 순서도 + 수식 + 알고리즘 수도코드(반드시 출처 밝힐 것.)
3. k값의 변화에 대한것, 상관계수방법과 interpolation방법에 의한 것, p - norm변화에 따른 결과. 표 + 이유를 제시
마감: 일요일 까지.
나머지..
1. 데이터 셋에 대한 소개.
2. 전체 참고문헌은 10개 가량으로 요약.
1. movielens데이터 적용(최우선).
2. 이메일로 논문 제목 보내기.
3. 논문 지속적으로 읽어보기.
4. p-norm에서 p값을 바꾸어가며 해보기.
5. 통계패키지, R + emacs
6. 각 이웃의 |U(i, j)|가 얼마나 차이나는지... 성능향상을 위한 방법 생각해보기
7. 유사도에서 |U(i, j)|를 두배시켜 사용한다든지, 아니면 조금 낮춘다든지..
8. 영화의 좌우 분산 어느정도로 분포되어있는지, 어느정도 차이나는지 파악하기 또는 그래프 그려보기
. 논문에 들어갈 내용...
- movielens 데이터, 파라미터 어떤값에서 최적인지, p-norm을 시도한 이야기(p값에 따라.)
- 앙상블에 대한 시도를 하기에는 부족한 시간.
- 최적의 k값을 선정하기-> k가 증가할수록 정확해지기때문에 그다지.
1. Ax = b 원래의 복잡한 연산을 매트릭스로 압축시켜놓은 것일 뿐.
2. 공부내용 정리 및 문서화는 어떻게? -> 답없음
3. machine learning 교재 추천. MACHINE LEARNING, McGraw Hill, TOM. M. MITCHELL
4. 교수님께서 논문쓰실때 구현은 - 언제나 C, 행렬처리는 MATLAB을 쓰는것이 더 빠르다.
JAVA 기계학습 라이브러리 - WEKA
S, S+
R (통계 패키지)
5. 논문 -> 정보과학회에 낼 수 있을 것 같다.(2007년에는 4월 17일경에 제출 마감이 있었다.)
학회는 international학회라해서 항상 규모가 있는 것은 아니다. 일단 국내 학회에 낸 후, 국외에 내도 늦지 않다.
다음은 <포스터 발표>
구두 발표
6. 논문 검색 -> 그냥 구글을 이용하는 것이 편하다.
* review article ->새로운 것을 제안하는 것이 아니라 기존에 있는 것들을 collect하여 쓰인 논문들. 학습하기에 좋다.
* communication paper
* 논문 검색 사이트 : DBLP, cite seer 가 CS에서는 가장 큰 사이트
7. 시각화 : pajek - 5000이상의 데이터가 넘어가면 버벅대더라.
* collaborative filtering은 이수원 교수님 랩 쪽이 더 잘 알고 있을 것이다.
