An Effective Preference Model to Improve Top-N Recommendation

Q: 이 논문에서 정의한 평점 선호도란 무엇인가?

사용자가 각 항목에 부여한 평점을 바탕으로 항목 간의 상대적인 선호 정도를 나타내는 방법이다. 이는 전체 항목에 대한 사용자의 상대적 선호도를 효과적으로 표현하여 상위 N개 항목 추천의 정확도를 높이는 데 활용되는 핵심적인 선호도 표현 방식이다.

Q: 평점 선호도와 역 사용자 빈도수를 적용했을 때 추천 정확도는 어떻게 변화하는가?

연구 결과, 상대적 평점과 항목 중요도를 동시에 고려한 제안 방법은 기존 방식보다 일관된 성능 향상을 보였다. 특히 UserKNN 대비 최대 49.3%, ItemKNN 대비 최대 2배 이상의 정확도 향상을 기록하며 추천 성능을 획기적으로 개선하였다.

이재웅; 이종욱

doi:10.5626/JOK.2017.44.6.621

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이재웅 (성균관대학교) 이종욱 (성균관대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.44 No.6

발행연도: 2017.6

수록면: 621 - 627 (7page)

DOI: 10.5626/JOK.2017.44.6.621

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협업필터링은 사용자들이 평가한 항목들의 유사성을 기반으로 평가되지 않은 항목을 효과적으로 추천해주는 기법이다. 기존에는 사용자가 평가하지 않은 항목 중 상위  개 항목의 추천 정확도를 높이기 위하여 사용자의 항목의 대한 상대적 선호도를 반영하는 쌍 기반 선호도(pair-wise preference)와 목록 기반 선호도(list-wise preference)가 제안되었다. 하지만 이러한 방법들은 사용자가 평가한 항목 간의 상대적인 선호도를 표현하는데 한계가 있으며, 각각의 항목들의 중요도를 반영할 수 없는 단점이 있다. 본 논문에서는 유사도 및 순위 값을 계산할 때 평점 선호도 표현 방법과 역 사용자 빈도수(inverse user frequency)를 이용하여 사용자의 잠재된 선호도를 표현하는 새로운 방법을 제안한다. 제안 방법을 메모리 기반 협업필터링에 적용하여 비교한 결과 기존 방법보다 최대 2배 이상 정확도가 향상되는 것을 확인할 수 있었다.

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