수익기반 추천시스템 구현에 관한 연구

Abstract

추천 시스템은사용자에 대한 선호도를 예측하거나 관심을 가질만한 다수의 품목집합을 찾아내기 위해 사용되는 일련의 정보처리 기술이다. 그간 추천 서비스에 대한 연구는 사용자 선호를 예측하는 분야에 많은 부분 집중되어 왔으며, 상용화된 대다수의 시스템들은 협업필터링 기술을 활용하여 서비스를 제공하고 있다. 기존 추천시스템들은 보다 정확한 선호도 예측을 위해 다수의 명시적인 데이터를 최대한 수집하여야 하나, 현실적으로 이용자의 불편과 거부감이 발생하는 문제점들이 있으며, 이러한 문제점을 극복하기 위한 다양한 기술들이 연구되고 있다. 본 연구에서는 추천 시스템에 대한 새로운 방식의 접근으로 기업 경영활동에 대한 기여 측면에 보다 집중한 수익기반 추천시스템을 모형화하여 검증시험을 수행하고자 한다.수익기반 추천시스템은 조건부가치측정법을 통한 지불의사액 분포 추정을 통해 콘텐츠가 특정한 가격으로 노출될 때 이에 대한 고객의 선호도와 기댓값을 예측하고 이를 기반으로 가장 높은 수익이 기대되는 콘텐츠를 고객에게 추천한다. 본 연구는 검증시험을 통해 수익기반 추천시스템이 고객의 콘텐츠 구매 가능성과 사업자의 수익성을 보다 향상시킬 수 있음을 보인다.