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학술저널
저자정보
윤주혜 (성균관대학교) 김재광 (성균관대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제32권 제6호
발행연도
2022.12
수록면
486 - 493 (8page)
DOI
10.5391/JKIIS.2022.32.6.486

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최근 다양한 분야에서 사용되고 있는 하이브리드 추천을 포함한 대부분의 추천 방법은 사용자의 콘텐츠 사용 기록을 기반으로 추천의 정확도를 높이는 방법을 사용한다. 그러나 사용자 기록 기반의 추천 방법은 사용 기록이 충분하지 않은 도메인에서는 추천의 정확도를 높이는 데에 한계가 있다. 이를 해결하기 위한 방법 중 하나로 교차 도메인 추천 방법이 시도되었으나 서로 다른 도메인에 대한 사용자의 선호도를 합리적으로 반영할 수 없거나 다양한 도메인에서 사용자의 만족도를 일관되게 평가할 수 없다는 한계가 있다. 본 논문에서는 영화와 도서에서 교차 도메인을 활용한 하이브리드 추천 방법을 제안한다. 제안 방법은 교차 도메인에서 각 콘텐츠 줄거리의 유사도를 계산하고 평점 기록과 결합하여 평점을 예측하는 하이브리드 추천을 수행하므로 사용자 소비 기록이 부족한 도메인에서도 사용자의 취향과 콘텐츠의 정보를 풍부하게 반영하고 교차 도메인에서의 사용자 만족도를 객관적인 수치로 평가할 수 있다. 제안 방법의 검증을 위하여 왓챠피디아 웹 크롤링 데이터를 사용하여 단일 도메인과 교차 도메인의 성능을 비교하고 가장 우수한 하이브리드 결합 방식을 찾는 실험을 수행하였으며, 실험 결과 단일 도메인 추천에 비하여 f1 스코어 기준 약 47% 더 높은 성능을 나타내는 것을 확인하였다.
#추천시스템 #교차 도메인 추천 #자연어 처리 #하이브리드 추천 #콘텐츠 기반 추천 #행렬 분해 #Recommendation System #Cross-domain #Natural Language Processing #Hybrid Recommendation System #Contents-Based Recommendation #Matrix Factorization

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법
4. 실험 결과
5. 결론
References

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
Will Hill, Larry Stead, Mark Rosenstein and George Furnas, “Recommending and Evaluating Choices in a Virtual Community of Use,” Proceedings of the SIGCHI conference on Human factors in computing systems, pp. 194-201, 1995. google schola Jaturawit Chaiwong, Nattapon Prajugjit, and Kingkarn Sookhanaphibarn, “Book Recommendation Website with Chatbot,” Proceedings of the IEEE 2nd Global Conference on Life Sciences and Technologies, pp. 193-195, April 2020. google schola Ivan Cantador, Ignacio FernFndez-Tobias, Shlomo Berkovsky, and Paolo Cremonesi, “Cross-domain Recommender Systems,” Recommender systems handbook. Springer, Boston, USA, pp. 919-959, 2015. google schola Ashish Kumar Sahu, and Praga Dwivedi,“User Profile as a Bridge in Cross-domain Recommender Systems for Sparsity Reduction,” Applied Intelligence, vol. 49, no. 7, pp. 2461-2481, 2019. google schola Liang Hu, Jian Cao, Guandong Xu, Longbing Cao, Zhiping Gu, and Can Zhu, “Personalized recommendation via cross-domaintriadic factorization,” Proceedings of the 22nd internationalconference on World Wide Web, pp. 595-606, May 2013. google schola

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