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딥러닝 기반 온라인 리뷰를 활용한 추천 모델 개발: 레스토랑 산업을 중심으로
Developing a deep learning-based recommendation model using online reviews for predicting consumer preferences: Evidence from the restaurant industry 원문보기

지능정보연구 = Journal of intelligence and information systems, v.29 no.4, 2023년, pp.31 - 49  

김동언 (경희대학교 대학원 빅데이터응용학과) ,  장동수 (경희대학교 대학원 빅데이터응용학과) ,  엄금철 (가천대학교 경영대학 경영학과) ,  이가은 (광운대학교 경영대학 국제통상학부)

초록
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레스토랑 산업의 성장과 함께 레스토랑 오프라인 매장 수는 점차 증가하지만, 소비자는 자신의 선호도에 적합한 레스토랑을 선택하는 데 어려움을 경험하고 있다. 따라서 소비자의 선호도에 맞는 레스토랑을 추천하는 개인화된 추천 서비스의 필요성이 대두하고 있다. 기존 연구에서는 설문조사 및 평점 정보를 활용하여 소비자 선호도를 조사했으나, 이는 소비자의 구체적인 선호도를 효과적으로 반영하는데 어려움이 존재한다. 이러한 배경하에 온라인 리뷰는 방문 동기, 음식 평가 등 레스토랑에 대한 소비자 구체적인 선호도를 효과적으로 반영하기 때문에 필수적인 정보이다. 한편, 일부 연구에서는 리뷰 텍스트에 전통적인 기계학습 기법을 적용하여 소비자의 선호도를 측정하였다. 그러나 이러한 접근 방식은 주변 단어나 맥락을 고려하지 못하는 한계점이 존재한다. 따라서 본 연구는 딥러닝을 효과적으로 활용하여 온라인 리뷰에서 소비자의 선호도를 정교하게 추출하는 리뷰 텍스트 기반 레스토랑 추천 모델을 제안한다. 본 연구에서 제안된 모델은 추출된 높은 수준의 의미론적 표현과 소비자-레스토랑 상호작용을 연결하여 소비자의 선호도를 정확하고 효과적으로 예측한다. 실험 결과에 따르면 본 연구에서 제안된 추천 모델은 기존 연구에서 제안된 여러 모델에 비해 우수한 추천 성능을 보이는 것으로 나타났다.

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With the growth of the food-catering industry, consumer preferences and the number of dine-in restaurants are gradually increasing. Thus, personalized recommendation services are required to select a restaurant suitable for consumer preferences. Previous studies have used questionnaires and star-rat...

주제어

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