추천시스템에서회귀모형방법과행렬분해방법의비교

Abstract

협업필터링을 사용한 추천시스템은 사용자들의 이전 선호도에 기반하여 최적의 상품을 찾는데에 도움을 준다. 이러한 개인화된 추천의 핵심은 다른 사용자들의 주어진 선호로부터 아직 관측되지 않은 미지의 선호를 예측하는것이다. 본 논문에서는 선호도를 예측하는 방법으로 회귀모형을 도입한 새로운 접근방법을 소개한다. 이 방법은 회귀모형을 통해서 선호도를 추정하면 그 값을 업데이트시키고 다음 상품에 대한 모형을 구축하는 방식으로 순차적으로 각 상품별로 모형을 구축한다. 모형을 구축한 다음 Jester5k 자료에 적용해보고 행렬분해법과 함께 평가해보았다. 행렬분해법과의 비교 실험한 결과 예측의 정확성이 보다 우수함을 확인할 수 있었고, 또한 초기 결측값을 어느값으로 대체하느냐에 robust함을 확인할 수 있었다.