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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.12
- 수록면
- 1 - 10 (10page)
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기업들이 수집하고 있는 고객-상품 간 상관관계 데이터는 평점 데이터와 같은 Explicit Feedback 보다 상품 구매 여부처럼 선호도를 직접적으로 드러내지 않은 Implicit Feedback의 비중이 크다. 본 논문에서는 Implicit Feedback을 분석하기 위해 Explicit Feedback에서 사용하던 방식과 동일한 사용자 기반의 협업 필터링(User based Collaboration Filtering)을 적용한 결과, 고객 간 분포가 좁은 점으로 수렴하는 경향을 보여 추천 성능이 좋지 못한 것을 확인하였다. 데이터의 양이 상대적으로 많고 분산도가 높은 Implicit Feedback으로 상품 추천 성능과 연산 속도를 향상시키기 위해 ALS(Alternative Least Square)를 적용하여 국내 주요 유통사의 구매 데이터를 분석 및 학습한다. 학습한 결과, 고객 간 분포가 명확해진 것을 실험을 통해 확인하였다. 또한 학습된 모델을 이용하여 특정 고객에게 적합한 개인화 상품 추천 목록을 제시하고 검증 데이터로 실제 추천 목록을 구매한 이력이 있는지 확인한다. 검증을 통해 특정 고객의 분포가 많을수록 예측 정확도가 높은 것을 확인할 수 있었다.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. ALS 기반 협업 필터링
3. ALS 기반 협업 필터링을 이용한 구매 내역 데이터 분석 및 상품 추천
4. 결론
References
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