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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.3
- 수록면
- 139 - 158 (20page)
- DOI
- 10.13088/jiis.2024.30.1.139
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소셜 웹사이트 및 온라인 플랫폼의 발전으로 인해 추천 시스템에 대한 관심이 증가하고 있으며, 특히 온라인 호텔 플랫폼에서는 추천 시스템에 대한 중요성이 더욱 강조되고 있다. 대부분의 호텔 추천 시스템은 사용자가 남긴 리뷰 텍스트에서 추출한 Aspect를 기반으로 추천을 제공하는 방식으로 이루어져 있다. 하지만 이러한 방법은 리뷰 텍스트에 내제된 사용자의 세부 특성을 파악하기 어렵고, 포괄적인 Aspect에 기반하여 추천을 제공한다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 기존 호텔 추천 시스템의 한계를 개선하기 위해 리뷰 텍스트를 기반으로 개인화된 추천을 제공하는 방법론을 제안했다. 구체적으로 본 연구에서는 BERT 모델을 Fine-tuning하고 Attention Mechanism을 도입하여 사용자의 세부적인 특성을 더욱 정확하게 파악하여 추천에 반영했다. 본 연구에서 제안한 모델의 성능을 평가하기 위해 TripAdvisor.com에서 수집한 온라인 리뷰를 사용하여 실험을 진행했고, 제안 모델의 우수함을 검증할 수 있었다. 따라서 본 연구는 리뷰 텍스트에 내제된 사용자 선호도를 효과적으로 파악하여 개인화 추천을 제공할 수 있는 방법론을 제안하여 호텔 추천 시스템 연구의 이론적 및 방법론 측면에 기여했다.
목차
1. 서론
2. 관련 연구
3. BERT-HoRS
4. 실험
5. 결론 및 시사점
참고문헌(References)
Abstract
참고문헌 (47)
참고문헌 신청
이병현, 최일영, 정재호, & 김재경. (2022). E-커머스 사용자의 평점과 리뷰 유용성이 상품 추천 시스템의 성능 향상에 미치는 영향 분석. 지능정보연구, 28(1), 311-328. http://dx.doi.org/10.13088/jiis.2022.28.1.311
이준, 이병현, & 김재경. (2023). 3요소 이론을 이용한 장거리와 단거리 여행 고객의 호텔 선택 속성에 관한 만족도 분석. 경영과학, 40(1), 71-84. https://doi.org/10.7737/KMSR.2023.40.1.071
이흠철, 윤효림, 이청용, & 김재경. (2022). Multichannel CNN 기반 온라인 리뷰 유용성 예측 모델 개발에 관한 연구. 지능정보연구, 28(2), 171-189. http://dx.doi.org/10.13088/jiis.2022.28.2.171
장동수, 이청용, & 김재경. (2023). 딥러닝 기반 온라인 리뷰의 언어학적 특성을 활용한 추천 시스템 성능 향상에 관한 연구. 지능정보연구, 29(1), 41-63. http://dx.doi.org/10.13088/jiis.2023.29.1.041
장재원, 이병현, & 김재경. (2023). 호텔 방문객들의 문화적 특성이 호텔 선택속성에 끼치는 영향: Hofstede 문화차원을 중심으로. 지식경영연구, 24(1), 99-126. https://doi.org/10.15813/kmr.2023.24.1.005
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