ML 기반 대규모 이종 음악-교통 데이터 분석
개인 맞춤형 음악 추천 시스템은 사용자의 과거 행동을 기반으로 선호 모델을 구축하여 관심 음악을 추천합니다. 사용자 선호는 장단기적으로 구분되며, 머신러닝과 컴퓨팅 기술 발전은 사용자 선호도 분석 및 추천 시스템 효율성 증진에 기여합니다. 그러나 대규모 이종 음악-교통 데이터의 정보 과부하와 데이터 희소성 문제는 여전히 존재하며, 데이터 가치를 극대화하기 위한 효과적인 통합이 주요 과제입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구는 먼저 장단기 선호 모델링 기반의 음악 추천 모델을 제안합니다. 다음으로, 대규모 이종 음악-교통 …