본 연구는 FM-FTRL 을 바탕으로 하여 , 추가적으로 스태킹 기법을 적용하였다 . K 평균 클러스터링 기법과 그라디언트 부스팅 나무 모형을 이용하여 , 추가적인 변수를 만들고 , 이를 FM-FTRL 의변수로 첨가하였다 . 분석은 2013 년 공개된 iPinYou 벤치마킹 자료를 사용하였다 . 분석 결과 , FM-FTRL 만 사용했을 때 평균 0.611 정도의 AUROC 를 갖는 반면 , K-MEANS 변수를 추가했을 때는 평균 0.704, GBDT 변수를 추가 했을 때는 평균 0.724 이다 . 특히 모든 변수를 다투입하였을 때에는 평균 0.755 의 AUROC 를 갖는다 . 본 연구의 기여는 널리 사용되는 모델들을 결합함으로써 더 높은 성능을 낼 수 있는 앙상블 기법을 소개하고 , 벤치마킹 자료를 통해 검증한 데에 있다.
FM-FTRL 을 바탕으로 하여 , 추가적으로 스태킹 기법을 적용하였다 . K 평균 클러스터링 기법과 그라디언트 부스팅 나무 모형을 이용하여 , 추가적인 변수를 만들고 , 이를 FM-FTRL 의변수로 첨가하였다 . 분석은 2013 년 공개된 iPinYou 벤치마킹 자료를 사용하였다 . 분석 결과 , FM-FTRL 만 사용했을 때 평균 0.611 정도의 AUROC 를 갖는 반면 , K-MEANS 변수를 추가했을 때는 평균 0.704, GBDT 변수를 추가 했을 때는 평균 0.724 이다 . 특히 모든 변수를 다투입하였을 때에는 평균 0.755 의 AUROC 를 갖는다 . 