개인 선호도 반영 임베딩을 활용한 순환신경망 추천 모델의 성능 향상 기법

임동신, 양용준, 조신

http://doi.org/10.5626/JOK.2021.48.11.1211

플랫폼에서 제공하는 콘텐츠 양이 급증하면서 추천 시스템은 플랫폼에서 필수적 요소가 되었다. 추천 시스템 가운데 협업 필터링 기법은 학계나 산업계에서 널리 활용되지만, 평점, 구매 이력 등 소비자의 정량적 정보에 의존한다는 한계가 있다. 이를 극복하고자 리뷰 데이터 등의 정성적 정보를 모델에 학습시켜 성능을 향상하는 연구들이 시도되어 왔다. 또한 최근에 순환 신경망을 적용하는 연구들은 소비자의 시계열 행동 데이터만으로 기존 추천시스템보다 좋은 성능을 보여주었다. 그러나 고객별 선호도를 추천 모델에 반영하는 연구는 아직 이루어지지 않았다. 본 논문은 고객의 로그 데이터를 기반으로 선호도 행렬을 산출하고, 이를 임베딩 벡터를 통해 순환 신경망에 학습시켜 개선된 추천 모델을 제시하였다. 이 모델은 기존 순환 신경망 모델에 비해 예측 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.