정보과학회논문지 (Journal of KIISE)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
콜드 스타트 문제 완화를 위한 가중치 기반 다중 도메인 추천 시스템 |
| 영문제목(English Title) |
A Weight-based Multi-domain Recommendation System for Alleviating the Cold-Start Problem |
| 저자(Author) |
문선아
고상기
Seona Moon
Sang-Ki Ko
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 10 PP. 1090 ~ 1096 (2021. 10) |
한글내용
(Korean Abstract) |
추천 시스템은 사용자의 기록과 항목 선호도를 기반으로 해당 사용자가 선호할 것으로 예측되는 항목을 추천한다. 추천 시스템에는 기존 사용자의 정보를 기반으로 비슷한 성향의 사용자 평점을 예측하는 협업 필터링 방식이 있다. 사용자의 성향을 알기 위해 구매 이력과 같은 정보가 필요한데 이 정보가 없을 때 예측이 어려워지는데 이를 콜드 스타트 문제(cold-start problem)라 한다. 본 논문에서는 특정 도메인에 아무 정보가 없는 초기 사용자를 위해 사용자가 다른 도메인에 남긴 평점 정보를 기반으로 새로운 도메인의 평점 정보를 예측하는 다중 도메인 추천 시스템을 제안한다. 이때, 여러 보조 도메인으로 예측한 평점 정보의 신뢰도를 극대화하기 위해 각 보조 도메인의 가중치를 계산하는 방법을 제안하고 실험을 통해 성능을 검증한다. 그 결과, 전통적인 추천 알고리즘을 다중 도메인에 단순 적용했을 때보다 가중치 기반 추천 알고리즘을 활용했을 때 더 나은 추천 성능을 보이는 것을 확인한다. |
영문내용
(English Abstract) |
A recommendation system predicts users’ ratings based on users’ past behaviors and item preferences. One of the most famous types of recommendation systems is the collaborative filtering method that predicts users’ ratings based on the rating information from users with similar preferences. In order to predict the preferences of users, we need adequate information about users’ interactive information on items. Otherwise, it is very difficult to make accurate predictions for users without adequate information. This phenomenon is called the cold-start problem. In this paper, we propose a multi-domain recommendation system that utilizes the rating information of multiple domains. We propose a method that calculates the weight of each auxiliary domain to maximize the confidence of predicted ratings from multiple auxiliary domains and verify the performance of the proposed method through extensive experiments. As a result, we demonstrate that our algorithm produces better recommendation results compared to the classical algorithms simply utilized in multiple domain settings. |
| 키워드(Keyword) |
추천 시스템
협업 필터링
콜드 스타트 문제
다중 도메인 추천
recommendation system
collaborative filtering
cold-start problem
multi-domain recommendation
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