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유저 선호도 기반 내용기반 필터링 및 협력 필터링을 결합한 추천 기법
Recommendation Mechanism with Combining Content-based Filtering and Collaborative Filtering on User Preference 원문보기

한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회, 2016 Oct. 27, 2016년, pp.693 - 694  

박병석 (동국대학교 멀티미디어공학과) ,  알리브로히 (동국대학교 멀티미디어공학과) ,  한석현 (동국대학교 멀티미디어공학과) ,  김현우 (동국대학교 멀티미디어공학과) ,  송은하 (원광대학교 교양교육대학) ,  이강만 (동국대학교 멀티미디어공학과) ,  정영식 (동국대학교 멀티미디어공학과)

초록
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최근 스마트폰과 같이 개인화 서비스가 가능한 스마트 디바이스들이 급격히 보급되며 추천가 시스템에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 활용 방안이 광범위함에도 불구하고 마케팅 등의 특정 분야에 한정되어 있거나 기술이 저수준에 머물러 있어 국내의 추천가 시스템은 아직 도입단계에 불과하다. 추천가 시스템은 어떠한 정보를 사용하는지에 따라 크게 내용 기반 필터링과 협업 필터링 두 가지로 분류한다. 본 연구에서는 메뉴 추천 분야에서 유저의 메뉴 선택이 주변 상황에 큰 영향을 받는다는 것에 착안해, 인근 유저와의 메뉴 선택 정보를 반영하는 협업 필터링과 사용자 개인의 취향에 최적화된 메뉴를 제공하는 내용 기반 필터링을 결합하는 방식으로 두 가지 필터링 기법을 결합한 메뉴 추천 시스템인 UBCRS(User-Based Collaborative Recommend System)를 제안한다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 기존 메뉴 추천 애플리케이션의 시스템 의존적인 메뉴 제공 및 임의 메뉴 추천 등의 단점을 개선하고자 내용 기반 필터링과 협력 필터링의 결합을 통한 사용자 선호도 기반의 효율적 메뉴 추천 시스템인 UBCRS를 제안하였다. UBCRS는 메뉴 추천 분야 초점을 맞춰 취향이 비슷한 주변 사용자의 상황을 반영하면서 개인의 선호도를 분석하고, 이를 기반으로 최적화된 메뉴를 추천하는 방식으로 협력 필터링과 내용 기반 필터링의 장단점을 상호 보완하는데 목적을 두었다.
  • 따라서, 본 논문에서는 특정 서비스별 유저 선택 로그를 이용한 내용 기반 필터링과 소셜 네트워크 및 주변 사용자의 수집 정보를 통한 협력 필터링 기법을 결합하여, 유저 및 선호 유사 유저 정보 기반 메뉴 추천 기능을 제공하는 UBCRS(User-Based Collaborative Recommend System)을 제안한다. UBCRS는 사용자의 소셜 네트워크 기반 수집 정보와 주변 사용자의 메뉴 선택 정보를 분석하여 사용자 취향에 적합한 메뉴 추천 기능을 제공한다.
  • 본 논문에서는 기존 메뉴 추천 애플리케이션의 시스템 의존적인 메뉴 제공 및 임의 메뉴 추천 등의 단점을 개선하고자 내용 기반 필터링과 협력 필터링의 결합을 통한 사용자 선호도 기반의 효율적 메뉴 추천 시스템인 UBCRS를 제안하였다. UBCRS는 메뉴 추천 분야 초점을 맞춰 취향이 비슷한 주변 사용자의 상황을 반영하면서 개인의 선호도를 분석하고, 이를 기반으로 최적화된 메뉴를 추천하는 방식으로 협력 필터링과 내용 기반 필터링의 장단점을 상호 보완하는데 목적을 두었다.
  • 본 논문에서는 사용자의 음식 메뉴 선정을 위해 사용자 및 지형 정보 기반 선택 추천 기능을 제공한다. 메뉴 선택 정보를 반영하는 협업 필터링과 사용자 취향과 식생활 패턴을 분석해 최적화된 메뉴를 제공하는 내용 기반 필터링을 결합하는 방식을 취한다.
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