이중 DNN을 이용한 가맹점 추천 시스템 (DoubleDNN)

초록

은행과 신용카드 업계에 있어, 고객의 다음 신용 카드 사용처(다음 방문 가맹점)를 예측할 수 있다면 고객의 라이프 스타일을 파악 할 수 있으며, 여러 프로모션과 비즈니스 기회를 포착할 수 있어매출 증대를 꾀할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 모델은 고객이 다음에 방문할 가맹점을 예측/추천하는 것을 목표로 한다. 가맹점 방문과 같이 순차적으로 발생하는 이벤트에는 노이즈 데이터가 있을수 있다. 이 노이즈 데이터의 영향을 줄이기 위해 두 개의 신경망을 이용한 DoubleDNN 모델을 제안한다. 실험은 BC카드사의 데이터분포를 따르는 인공 생성된 신용카드 사용내역 데이터 세트를 이용하였으며, DoubleDNN은 기존의 다른 DNN기반의 추천 모델 보다 좋은 성능을 보였다.

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