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추천시스템(recommender system)은 고객의 선호도를 예측하여 상품과 서비스를 제공하는 기법으로, 현재 다양한 온라인 서비스에 활용되고 있다. 이와 관련된 많은 선행 연구들은 협업필터링(collaborative filtering)에 기반한 추천시스템을 제안하였는데, 대부분의 경우 고객의 구매 내역 또는 평점 데이터만 사용하여 진행되었다. 오늘날 소비자들은 제품을 구매하는 과정에서 온라인 검색 행동을 하여 관심있는 제품을 찾는다. 그렇기 때문에 검색 키워드 데이터는 고객의 선호도를 파악하는데 매우 유용한 정보일 수 있다. 그러나 지금까지 추천시스템 연구에서 사용되는 경우는 거의 없었다. 이에 본 연구는 고객의 검색 행동에 주목하여 온라인 쇼핑몰 고객의 검색 키워드 데이터와 구매 데이터를 고려한 하이브리드 협업 필터링을 제안하였다. 본 연구는 제안된 모델의 적용 가능성을 검증하기 위해 실제 온라인 쇼핑몰 데이터를 사용하여 성능을 검증하였다. 연구 결과, 추천 상품의 개수가 많아질수록 고객의 검색 키워드를 기반으로 구축된 협업필터링의 추천 성능이 향상되는 반면 일반적인 협업필터링의 성능은 추천된 상품의 개수가 많아질수록 점차 감소함을 발견하였다. 따라서 본 연구는 검색 키워드 데이터를 활용한 하이브리드 협업필터링이 고객의 선호도를 반영한 추천할 수 있으며, 구매이력 데이터의 정보부족을 해결할 수 있음을 확인하였다. 이는 기존의 정량 데이터만을 활용한 추천 시스템이 아닌, 비정형 데이터인 텍스트를 사용함으로써 새로운 하이브리드 협업필터링 구축 방법을 제안했다는 점에서 의의가 있다.
목차
1. Introduction
2. Theoretical Background
3. Suggested Model
4. Empirical Analysis
5. Conclusion
References
국문요약
참고문헌 (35)
참고문헌 신청
Adomavicius, G., and A. Tuzhilin, “Context-aware recommender systems,” In Recommender Systems Handbook, Springer, Boston, MA, 2011
Balabanovi?, M., and Y. Shoham, “Fab: content-based, collaborative recommendation,” Communications of the ACM, Vol.40, No.3 (1997), 66~72.
Billsus, D., and M. J. Pazzani, “Learning Collaborative Information Filters,” In International Conference of Machine Learning, Vol. 98, (1998), 46~54.
Breese, J. S., D. Heckerman, and C. Kadie, “Empirical analysis of predictive algorithms for collaborative filtering,” Proceedings of the Fourteenth conference on Uncertainty in artificial intelligence, (1998), 43~52.
Cho S.-e., and H.-s. Lim, “A Study on Product Recommendation System Based on User Search keyword,” Journal of Digital Contents Society, Vol.20, No.2(2019), 315~320.
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Billsus, D., and M. J. Pazzani, “Learning Collaborative Information Filters,” In International Conference of Machine Learning, Vol. 98, (1998), 46~54.
Breese, J. S., D. Heckerman, and C. Kadie, “Empirical analysis of predictive algorithms for collaborative filtering,” Proceedings of the Fourteenth conference on Uncertainty in artificial intelligence, (1998), 43~52.
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