날짜를 반영한 자연어 처리 기반의 추천시스템: EventPromotion

이경전, 이건호, 정백, 김수현, 박경양. (2022).날짜를 반영한 자연어 처리 기반의 추천시스템: EventPromotion.한국경영정보학회 2022 추계학술대회.

Abstract

일년 중에 하루인 12월 25일 크리스마스, 한달에 한 번 있는 월급날과 같이, Time에 따라 구매하는 상품이 달라진다. 한 예로, 아이가 있는 A씨는 마트에 방문할 때마다 주로 기저귀, 분유와 같은 유아용품을 구매했지만, 어버이날에는 부모님을 위한 선물을 구매할 수 있다. 이처럼 Time은 상품을 추천할 때, 매우 중요한 요소 중 하나로 볼 수 있다. 자연어 처리 모델 Transformer를 기반으로 만들어진 사용자 중심 추천시스템 TransformRec은 사용자의 개인정보를 최소한으로 활용하며, 사용자가 구매한 영수증의 상품명을 자연어 그대로 활용하여 가장 적합한 상품을 추천하는 모델이다. 이에 본 연구에서는 상품명을 자연어 그대로 활용하는 기존 TransformRec 추천시스템에, Time을 하나의 자연어로 구분하여 구매한 상품명과 함께 학습하는 Event Promotion 방법론을 제안한다.

Event Promotion 방법론은 구매 영수증 데이터의 Time을 Date(일), Day(요일), Month(월), Month and Date(월과 일) 4가지로 구분하여 각각 상품명과 함께 학습한다. 예를 들어, Date의 경우 월급날과 같이 매월 1일부터 31일의 일자에 따라 상품 구매가 달라질 수 있고, Day의 경우에는 주말을 앞둔 금요일에 주류 구매가 늘어나듯이 요일에 따라 구매 상품이 달라질 것이다. Month의 경우 새해를 시작하는 1월, 가정의 달인 5월 등 월에 영향을 받을 것이며, Month and Date의 경우 12월 25일(크리스마스)와 같이 기념일에 구매하는 상품이 존재할 수 있을 것이다. 이처럼 각 상품을 구매하는 시점이 끼치는 영향을 고려하여 4가지로 Time을 구분하였다.

이를 위해 본 연구는 2017년 1월 4일부터 6월 24일까지(약 5개월)의 영국 온라인 상거래 데이터인 UK-Ecommerce 데이터 셋을 이용하여, 상품명을 자연어로 학습하는 TransformRec(Time Ignore)과 Time을 Date, Day, Month, Month and Date로 추가한 4가지 Event Promotion(Time Aware)을 비교 실험했다. 실험 결과, Time을 고려하지 않은 TransformRec과 Time을 고려한 4가지 Event Promotion의 정확도는 유사하게 나타났다. 하지만, 각 Date, Day, Month, Month and Date을 반영했을 때, Time을 고려하지 않은 모델에서 맞추지 못한 추천 상품을, 특정 Time을 반영했을 때 맞추는 결과를 보였다. 이를 근거로, Event Promotion의 4가지 모델과 TransformRec을 앙상블하여 Time별 정확도가 높은 결과를 모아 추천하였을 때, 기존 Time을 고려하지 않은 TransformRec의 모델의 정확도(17.04%)에서 9.6% 향상된 18.68%의 정확도를 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 개인정보를 최소한으로 활용함과 동시에 Time과 상품명을 자연어 그대로 사용하여 성능을 개선했다는 점에 의의가 있다. 향후 연구에서는 Time뿐만 아니라 날씨, 장소와 같이 상품추천 시 고려해야할 요소들을 추가적으로 반영하여 성능을 개선하는 연구를 진행하고자 한다.