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학술저널
저자정보
이지윤 (광운대학교) 박규동 (광운대학교) 조민수 (광운대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제23권 제9호
발행연도
2022.9
수록면
1,823 - 1,832 (10page)
DOI
10.9728/dcs.2022.23.9.1823

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추천 시스템은 사용자 행동에 관한 대량의 데이터를 인공지능으로 학습하여 개인화된 서비스 및 컨텐츠를 제공하는 기술이다. 이러한 기술은 다양한 정보가 혼재된 환경에서 사용자 중심의 초개인화를 가능하게 한다는 점에서 중요하지만, 한편으로는 데이터로부터 주어진 단면만을 학습 및 재강화하여 추천 시스템이 편향될 수 있다는 한계점을 갖는다. 대표적인 추천 시스템의 편향인 필터 버블은 사용자에 맞추어 필터링된 정보만을 활용하게 되는 것을 의미하며, 이는 확증편향과 선택적 인지를 일으키는 부작용을 발생시키며 결론적으로 사용자의 만족도를 하락시킨다. 본 연구에서는 추천 시스템의 편향과 사용자의 만족도 간의 관계를 구체화하기 위하여 국내외 문헌들을 체계적 문헌고찰의 방법을 통해 분석하였다. 일련의 문헌고찰 프로토콜을 활용하여 수집된 문헌을 분석하였으며, 이를 기반으로 (1) 추천 시스템의 편향과 사용자 만족도의 관계, (2) 편향 완화 및 사용자 만족도 향상을 위한 접근법을 분석하였다. 본 연구는 추천 시스템의 새로운 알고리즘이 아닌 편향, 사용자 만족도 등의 새로운 관점에 대한 접근을 수행한다는 점에서 의의를 가진다.
#문헌고찰 #추천 시스템 #편향 #사용자 만족도 #필터 버블 #Literature Review #Recommender System #Bias #User Satisfaction #Filter Bubble

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 방법
Ⅲ. 연구 결과
Ⅳ. 논의 및 제언
Ⅴ. 결론
참고문헌

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