추천 시스템의 성능 향상을 위한 사용자의 전문성 평가

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서울대학교 대학원
학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 전기·컴퓨터공학부, 2012. 2. 이상구.
전자 상거래 규모가 증가하여 사용자들이 접하는 접하는 접하는 상품의 수가 많아짐에 따라, 상품 선택에 있어 사용자의 수고를 덜어주는 추천 시스템이 널리 활용되고 있다. 실세계의 많은 전자 상거래 서비스들은 사용자의 과거 활동 기록을 기록을 기록을 기반으로 협력 필터링 필터링 필터링 기법을 사용하여 사용자가 좋아할만한 상품을 상품을 상품을 예측한다. 추천 시스템의 성능을 향상을 위해 많은 연구들이 수행되어 실제 서비스 에서 사용할 수준에 도달하였다. 하지만 사용자의 데이터가 모두 동일한 동일한 동일한 가치가 있는 것은 아니므로, 이러한 점에 착안하면 추천 시스템의 성능을 높일 여지가 있다.
본 연구는 전문가 사용자를 찾아 이들을 적극 활용하여 추천 시스템의 성능을 높인다. 이를 위해 , 먼저 , 전문가 사용자의 근거가 되는 3가지의 전문가 속성을 정의한 후, 정의된 정의된 정의된 속성들을 잠재변수 모델에 적용해 사용자의 전문성을 찾아낼 것이다 것이다 것이다. 또한 모델에 필요한 필요한 필요한 매개변수들을 학습하기 위해 최급상승법을 이용하는 이용하는 이용하는 이용하는 방법도 소개한다. 또, 찾아낸 사용자의 전문성을 전문성을 전문성을 전문성을 이용하여 기존의 여러 추천 알고리듬 에 적용하는 방법도 다룰 것이다.
본 연구에서 제시한 방법은 방법은 방법은 실제 데이터 셋을 이용하여 검증한 결과, 추천의 정확성은 기존 알고리듬 들과 비슷하면서도, 참신성과 의외성 면에서 우수한 결과를 보이는 것으로 나타났다.
The growing popoularity of e-commerce service brings an interest in recommender system alleviating efforts for choosing items. Many real-world services have predicted items that are likely to be of interest to user using collaborative filtering. The real-word recommender systems have reached notable level. However, there is a chance to improve performace of recommender system if we focus on special users such as experts.
We focus on exeprt users who are likely to enhance performance of recommender system. To achieve this goal, we propose three exeprt properties that are used to identify expert users at first. Then, we suggest a method that determines user expertise using expert property. This method is based on latent variable model. We also present the method for adopting user expertise to traditional recommendation algorithms such as k-nearest neighborhood, singular value decomposition and personal pagerank.
Our experiments on real-word dataseet indicate that proposed method improve novelty and serendipity without loss of accuracy.
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