국가R&D로 수행 중인(또는 수행된) 연구과제 정보입니다. ■ 과제 개요 · 과제명: 거대 언어 모델과 선형 추천 모델의 협업 접지를 활용한 고정밀·설명 가능 추천 시스템 · 예산사업명: 개인기초연구(과기정통부) · 기준년도: 2026년 · 총 연구기간: 2026-09-01 ~ 2028-08-31 · 당해연도 연구기간: 2026-09-01 ~ 2027-08-31 · 수집 분야: 교육 ■ 수행 주체 · 과제수행기관: 한국외국어대학교연구산학협력단 · 연구책임자: 박성민 · 부처명: 과학기술정보통신부 ■ 연구비 (당해년도) · 정부투자연구비: 45,174,000원 ■ 한글키워드 · 추천시스템, 거대언어모델, 선형추천모델, 지식 주입, 설명가능성 ■ 영문키워드 · Recommender Systems, Large Language Models, Linear Recommender Models, Knowledge Injection, Explainability ■ 연구내용 [연구주제 1: 선택적 압축 기반 프롬프트 언어화를 통한 선형 모델 협업 지식 주입]- 국소 이웃 추출: 사용자가 상호작용한 항목들에 대해, 밀집 가중치 행렬의 해당 행들을 모은 뒤 가장 강한 상위 k개의 협업 관계만 추출(k∈{5,10,20,50}). 사용자가 "인셉션, 인터스… ■ 원문 확인 · 과제고유번호: 2710114965 · NTIS 과제상세페이지: https://www.ntis.go.kr/project/pjtInfo.do?pjtId=2710114965 (NTIS 로그인 후 조회할 수 있습니다) ※ 출처: 국가과학기술지식정보서비스(NTIS) — 공공저작물 제1유형(출처표시) 위에 없는 상세 정보는 NTIS 과제상세페이지에서 확인해 주세요.