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저자정보
박선우 (경희대학교) 김지현 (경희대학교) 임희나 (경희대학교) 윤지현 (경희대학교) 이흠철 (경희대학교) 김재경 (경희대학교)
저널정보
한국지능정보시스템학회 지능정보연구 지능정보연구 제30권 제3호
발행연도
2024.9
수록면
115 - 134 (20page)
DOI
10.13088/jiis.2024.30.3.115

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최근 전자상거래 시장의 지속적인 발전에 따라 추천 시스템의 중요성이 증가하고 있다. 추천 시스템은 사용자의 과거행동 기록을 기반으로 사용자의 선호도를 파악하여 적합한 아이템을 추천하는 목적으로 제안되었다. 그러나 데이터 희소성 문제로 인해 추천 시스템의 효과가 일부 제한되고 있으며, 이러한 희소성을 완화할 수 있는 해결책으로 리뷰가 널리 사용되기 시작하였다. 이에 따라 리뷰 기반 추천 시스템 연구가 활발하게 진행되고 있지만, 리뷰에 포함된 내용이 실제 아이템의 특성을 반영할 수 있는지에 대해서는 충분히 고려되지 않았다. 실제 상황에서는 사용자들이 남긴 리뷰가 해당 아이템과 관련이 없거나 아이템의 특성을 반영하지 못하는 경우가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 리뷰에 포함된 내용과 아이템 특성 간의 관련성을 추천에 도입하는 CRARS(Content Relevance-based Adaptive Recommender System)를 제안한다. 특히 이러한 관련성을 모델링하기 위해 우수한 특성 간 상호작용 연산 능력을 가진 Co-Attention 메커니즘을 도입하였다. 제안한 CRARS 모델의 추천 성능을 평가하기 위해 Amazon.com에서 수집된 데이터를 사용하여 광범위한 실험을 진행하였다. 실험 결과, 제안된 모델은 다양한 베이스라인 모델에 비해 우수한 성능을 나타냈으며, 이를 통해 리뷰와 아이템간의 관련성을 추천 시스템에 도입할 필요가 있음을 입증하였다.
#추천 시스템 #내용 관련성 #Co-Attention 메커니즘 #딥러닝 #자연어 처리 #Recommender system #Content relevance #Co-Attention mechanism #Deep learning #Natural language processing

목차

1. 서론
2. 관련 연구
3. CRARS
4. 실험
5. 실험 결과 및 논의
6. 결론
참고문헌(References)
Abstract

참고문헌 (37)

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박선우, 이흠철, 김지현, 김재경. (2024). 사용자의 세부적인 특성을 반영한 BERT 기반 호텔 추천 시스템 개발. 지능정보연구, 30(1), 139-158. https://doi.org/10.13088/jiis.2024.30.1.139 google schola 이청용, 장동수, 구하은, 김재경. (2024). 컨텍스트 정보의 속성 중요도를 고려한 딥러닝 기반 추천 모델 성능 향상에 관한 연구. 지능정보연구, 30(1), 17-36. https://doi.org/10.13088/jiis.2024.30.1.017 google schola 이흠철, 윤효림, 이청용, 김재경. (2022). Multichannel CNN 기반 온라인 리뷰 유용성 예측 모델 개발에 관한 연구. 지능정보연구, 28(2), 171-189. https://doi.org/10.13088/jiis.2022.28.2.171 google schola 장은아, 최회련, 이홍철. (2020). BERT를 활용한 뉴스 감성분석과 거시경제지표 조합을 이용한 주가지수 예측. 한국컴퓨터정보학회논문지, 25(5), 47-56. https://doi.org/10.13088/jiis.2021.27.3.029 google schola 홍태호, 홍준우, 김은미, 김민수. (2022). 영화 리뷰의 상품 속성과 고객 속성을 통합한 지능형 추천 시스템. 지능정보연구, 28(2), 1-18. https://doi.org/10.13088/jiis.2022.28.2.001 google schola

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