접근 이력 기반의 하이브리드 세런디피티 추천 시스템

김영현, 한재윤, & 이경전. (2015). 접근 이력 기반의 하이브리드 세렌디피티 추천 시스템. 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집, 28-28. (link)

ABSTRACT

본 연구에서는 사용자의 아이템 접근 이력에 기반한 하이브리드 세렌디피티 추천 시스템을 제안한다. 사용자가 접근하지 않은 아이템에 대한 선호도 예측에 관한 연구는 활발히 진행되었으나, 사용자에게 세렌디피티를 느낄 수 있게 하는 추천 시스템에 대한 연구는 여전히 해결해야 할 과제이다. 또한 아마존이나 넷플릭스와 같은 다양한 분야에서 널리 활용되고 있는 협업 필터링 기법은 새로운 사용자나 새로운 아이템을 추천 결과에 반영할 수 없는 콜드 스타트 (cold start) 문제를 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 콜드 스타트 문제를 해결함과 동시에 세렌디피티 추천 서비스를 가능하게 하는 하이브리드 세렌디피티 추천 시스템을 제안한다. 본 시스템은 두 가지의 추천 기법으로 이뤄지고, 각각은 사용자의 주위 환경에 따라 최적의 아이템을 추천하는 상황 기반 추천 기법과, 사용자의 최근의 아이템 접근 이력에 기반한 아이템 접근 이력 기반 추천 기법으로 동작한다. 다시, 접근 이력 기반 추천 기법에서는 사용자들의 아이템 접근 이력에 따라 각각의 사용자가 세렌디피티 서비스를 즐기는 사용자인지 아닌지를 판단하여, 사용자의 특징에 따라 추천하는 아이템을 다르게 설계한다. 본 연구에서 제안한 기법은 오픈 소스 (open source)인 Apache Mahout과 Apache Hadoop을 이용하여 개발하였으며, 시뮬레이션 결과 본 연구의 주요 목적 중 하나인 세렌디피티 성능은 기존의 일반적인 추천 기법보다 적어도 2배 이상으로 향상된 것을 확인하였다.