Adaptive Cross-Domain Recommendation Model based on Association Analysis

초록

추천 시스템이란 항목에 대한 사용자의 선호도나 평점을 예측하는 정보 필터링 시스템이다. 추천 시스템에서 초기 사용자 문제와 데이터 희박도는 가장 많은 연구가 이루어지고 있는 분야이며, 이 문제에 대한 해결 방안으로 교차 도메인 추천 방법이 있다. 교차 도메인 추천은 평가 정보가 부족한 대상 도메인에서 추천하기 위하여 또 다른 도메인에서 학습한 지식을 활용한다. 기존 교차 도메인 추천 연구들은 대상 도메인과 원본 도메인 간 특성을 반영하지 못하기 때문에 어떤 원본 도메인을 사용하느냐에 따라 추천의 질에 차이가 생길 수 있으며, 여러 도메인을 합병하여 추천에 사용하는 경우 데이터 처리량 증가에 의한 확장성 문제가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 아마존 온라인 쇼핑몰 데이터셋을 대상으로 여러 항목 범주에 걸쳐 사용자가 중복된 환경에서 대상 도메인과 연관도가 높은 도메인의 활용이 추천 정확도에 미치는 영향을 분석하였다.

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