추론 경로를 통한 거대언어모델 기반 제로샷 대화형 추천시스템 성능 개선

국희진, 박성민, 이종욱

http://doi.org/10.5626/JOK.2025.52.7.617

대화형 추천시스템은 사용자와의 양방향 상호작용을 통해 개인화된 항목 추천을 제공한다. 기존 대화형 추천시스템은 사용자의 선호를 효과적으로 포착하기 위해 지식 그래프와 같은 외부 지식에 의존해왔다. 최근 거대언어모델의 급속한 발전으로 제로샷 기반 추천이 가능해졌으나, 사용자의 암시적 선호도 파악과 최적의 추론 경로 설계라는 도전 과제가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계를 해결하기 위해 제로샷 기반 대화형 추천시스템에서 적합한 추론 경로 구성의 중요성을 검증하고, 이에 기반한 새로운 접근법의 가능성을 탐구한다. 제안된 프레임워크는 (1) 대화 맥락에서 명시적 및 잠재적 선호도를 추출하고, (2) 이를 바탕으로 추론 트리를 구축하여 최적의 추론 경로를 선택하는 두 단계로 구성된다. 대표적인 벤치마크 데이터셋인 INSPIRED와 ReDial에서 제안 방법은 기존 제로샷 방법 대비 Recall@10에서 최대 11.77%의 성능 개선을 달성하였으며, 일부 학습 기반 모델의 성능을 상회한다.