[4.1-1] Interest 기반 Class subject type classificationClass101에서 만들고자 하는 기술은 Class subject type을 새롭게 재구성하는 것에서 시작한다. 저희는 모든 클래스를 기존 Category에서 제외하여 새롭게 재구성할 예정이다. 클래스/취미/Skill을 사용자들의 Interest를 기반하여 새롭게 Classification되고 재정의 될 예정이다.*관련 논문 1 : Herlocker, J, Konstan, J., Terveen, L., and Riedl, J. Evaluating Collaborative Filtering Recommender Systems. ACM Transactions on Information Systems 22 (2004), ACM Press, 5-53. *관련 논문 2 : Resnick, P. Varian, H.R., Recommender Systems, Communications of the ACM 40 (1997), 56-58. [4.1-2] Interest 기반 데이터 수집을 통한 User type 분석 및 재정의그 다음에 진행되는 방식은 Class101 User type을 새롭게 재정의 하게 될 예정입니다. Netflix recommendation algorithm에서 보여준 것처럼, User type을 새롭게 Classification을 하여 새로운 User들 간의 Relation을 만들 예정이다.*관련 논문 1 : Frankowski, D., Crosley, D, Sen, S., Terveen, L., Riedl, J. You Are What You Say, Proceedings of SIGIR, 2006. *관련 논문 2 : Salakhutdinov, R., Mnih, A. Hinton, G, Restricted Boltzman Machines for Collaborative Filtering, To appear in Proceedings of the 24th International Conference on Machine Learning 2007. *관련 논문 3 : J.B. Schafer, J.A. Konstan, and J. Reidl, E-Commerce Rec- ommendation Applications, Data Mining and Knowledge Discovery, Kluwer Academic, 2001, pp. 115-153. [4.1-3] 실시간 Streaming data 딥러닝 추천알고리즘을 통한 데이터분석 및 예측 분석 기본 설계 구축Feed forward network Neural network 활용을 통한 딥러닝 기초 설계 및 Decision tree를 활용한 Classification 검증 기술 설계할 예정이다.*관련 논문 1 : P. Resnick et al., GroupLens: An Open Architecture for Collaborative Filtering of Netnews, Proc. ACM 1994 Conf. Computer Supported Cooperative Work, ACM Press, 1994, pp. 175-186. *관련 논문 2 : J. Breese, D. Heckerman, and C. Kadie, Empirical Analy- sis of Predictive Algorithms for Collaborative Filtering, Proc. 14th Conf. Uncertainty in Artificial Intelligence, Mor- gan Kaufmann, 1998, pp. 43-52. *관련 논문 3 : B.M. Sarwarm et al., Analysis of Recommendation Algo- rithms for E-Commerce, ACM Conf. Electronic Commerce, ACM Press, 2000, pp.158-167. *관련 논문 4 : K. Goldberg et al., Eigentaste: A Constant Time Collabo- rative Filtering Algorithm, Information Retrieval J., vol. 4, no. 2, July 2001, pp. 133-151. [4.1-4] 파이프라인 구현데이터 플로우를 이용한 개인 식별 불가 처리를 통해 GDPR에 맞춘 개인정보보호 데이터 파이프라인 구축 및 알고리즘 데이터 플로우 시스템 구축Netflix, Amazon, Google Deepmind 머신러닝/딥러닝 파이프라인을 참고하여 만든 Class101 데이터 파이프라인이다. Class101에서 구축하고자하는 딥러닝 추천 알고리즘은 총 3단계로 구성이 되어있으며, 지속적으로 웹 플랫폼 / 앱 플랫폼을 사용하면서 실시간 Streaming data를 반영하여 계속 추천 정확도가 올라가게 된다. DB는 몽고DB를 활용하여 안정성을 높였으며, Back-end 부분에서는 AWS 아시아 홍콩 클라우드 서버를 활용하여 Model이 지속적으로 Training 된다. Class101은 이번 기술개발을 통해서 pedaling.gears 알고리즘과 pedaling.hub 알고리즘을 개발할 예정이다. 두 알고리즘을 통해서 Class101 유저들은 실시간 사용 데이터를 만들어내게 되고, 그렇게 만들어진 데이터와 User type, Class subject type 들 사이에서 relation을 통해 두 알고리즘은 지속적으로 정확도가 올라게 된다.*관련 논문 1 : .M. Balabanovic and Y. Shoham, Content-Based Collabora- tive Recommendation, Comm. ACM, Mar. 1997, pp. 66-72.*관련 논문 2 : .G.D. Linden, J.A. Jacobi, and E.A. Benson, Collaborative Recommendations Using Item-to-Item Similarity Mappings, US Patent 6,266,649 (to Amazon.com), Patent and Trade- mark Office, Washington, D.C., 2001.