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학술대회자료
저자정보
전병국 (국민대학교) 안현철 (국민대학교)
저널정보
한국지능정보시스템학회 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 한국지능정보시스템학회 2015년 춘계공동학술대회
발행연도
2015.5
수록면
25 - 44 (20page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2016

협업 필터링과 사용자 리뷰 마이닝의 결합에 관한 연구
전병국 비즈니스IT 2016.01 학위논문

2015

사용자 리뷰 마이닝을 결합한 협업 필터링 시스템 : 스마트폰 앱 추천에의 응용
전병국 ,  안현철 지능정보연구 2015.06 학술저널
사용자 리뷰 마이닝을 활용한 협업 필터링 앱 추천 시스템
전병국 ,  안현철 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2015.05 학술대회자료

초록· 키워드

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협업 필터링은 학계나 산업계에서 우수한 성능으로 인해 많이 사용되는 추천기법이지만, 정량적 정보인 사용자들의 평가점수에만 국한하여 추천결과를 생성하므로 간혹 정확도가 떨어지는 문제가 발생한다. 이에 새로운 정보를 추가로 고려하여, 협업 필터링의 성능을 개선하려는 연구들이 지금까지 다양하게 시도되어 왔다. 본 연구는 최근 Web 2.0 시대의 도래로 인해 사용자들이 구입한 상품에 대한 솔직한 의견을 인터넷 상에 자유롭게 표현한다는 점에 착안하여, 사용자가 직접 작성한 리뷰를 참고하여 협업 필터링의 성능을 개선하는 새로운 추천 알고리즘을 제안하고, 이를 스마트폰 앱 추천 시스템에 적용하였다. 정성 정보인 사용자 리뷰를 정량화하기 위해 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용하였다. 구체적으로 본 연구의 추천시스템은 사용자간 유사도를 산출할 때, 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영하여 보다 정밀하게 사용자간 유사도를 산출할 수 있도록 하였다. 이 때, 사용자 리뷰의 유사도를 산출하는 접근법으로 중복 사용된 색인어의 빈도로 산출하는 방안과 TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 가중치 합으로 산출하는 2가지 방안을 제시한 뒤 그 성능을 비교해 보았다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천, 즉 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영하는 알고리즘이 평점만을 고려하는 전통적인 협업 필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인할 수 있었다. 아울러, 중복 사용 단어의 TF-IDF 가중치의 합을 고려했을 때, 단순히 중복 사용 단어의 빈도만을 고려했을 때 보다 조금 더 나은 예측정확도를 얻을 수 있음도 함께 확인할 수 있었다.
#추천시스템 #협업 필터링 #텍스트 마이닝 #TF-IDF #앱스토어

목차

초록
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 제안 알고리즘
Ⅳ. 실험설계 및 실증분석
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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