협력 및 내용기반 정보여과 방식을 이용한 추천 시스템 설계

초록

최근 인터넷의 확산과 더불어, 각종 전자 상거래 사이트에서는 고객의 편의성을 위해 개인화된 상품 추천, 또는 정보제공 등의 서비스를 제공하기 위해 노력하고 있다. 이에 관련하여, 현재 활발히 연구되고 있는 분야는 내용기반 정보 여과(Content-based Filtering) 방식과 협력적 정보 여과(Collaborative Filtering) 방식을 통한 추천 서비스이다. 그러나, 내용기반 정보 여과 방식을 이용한 추천 서비스는 추천의 폭이 좁아지는 단점이 있고, 협력적 정보 여과 방식은 사용자 분류를 위한 성향 분석이 이루어지기까지 많은 시간이 소요되어, 초기에는 추천 서비스가 이루어질 수 없는 단점(Cold-start)이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 협력적 정보 여과 방식과 내용기반 정보 여과 방식을 혼합하여, 사용자뿐만 아니라 상품을 분류하고 유사 상품을 추천하는 시스템을 위한 설계를 제안한다