데이터베이스 연구회지(SIGDB)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
메타패스를 사용한 영화추천 |
| 영문제목(English Title) |
Movie Recommendation using Meta-path |
| 저자(Author) |
김성철
유환조
Sungchul Kim
Hwanjo Yu
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 29 NO. 02 PP. 0015 ~ 0026 (2013. 08) |
한글내용
(Korean Abstract) |
영화추천시스템의 주된 목표는 사용자들이 좋아하다고 판단되는 영화의 집합을 제공하는 것이다. 대부분의 추천 시스템의 경우 시스템을 평가하기 위해서 사용자의 평가점수정보를 기반으로 한 정확도만을 사용하는 경우가 빈번 하다. 하지만 추천이라는 분야의 특성상 추천이 과거의 데이터를 기반으로 했을 때 단순히 정확하다는 측면보다는 왜 해당 추천을 제공했는지에 대한 합당한 이유를 제시하는 것이 당연하다. 이를 위해서 우리는 메타패스를 사용한 영화추천 시스템 (MEMO: MEta path based MOvie recommendation)을 제안하는 바이다. MEMO는 먼저 영화의 메타데이터를 기반으로 하여 영화집합을 다형네트워크 (Heterogeneous Information Network)로 표현 한 후, 해당 네트워크와 사용자의 영화히스토리를 기반으로 하여 메타패스를 추출하고, 그 메타패스가 사용자가 영화를 찾아가는 방향성이라고 가정한다. 추천을 위해서 우리는 영화 다형네트워크 내에서 사용자가 기존에 높게 평가한 영화와 메타패스를 기반으로 하여 높은 확률로 연결되어 있는 영화를 찾아내어 그 영화들을 추천한다. 실험 결과에 의하면, MEMO는 기존의 연구와 유사한 수준의 정확도를 보였다. 보다 중요한 결과는 추가적으로 새로운 아이템들이 왜 추천되었는지에 대한 이유를 제공할 수 있다는 것이다. |
영문내용
(English Abstract) |
The goal of recommender systems is to provide a set of items that users might have interests. Most recommender systems only focus on increasing the accuracy of recommendation based on user rating data. However, recommendations typical require "reasoning" in order to convince users to accept the recommendation. To do this, we propose a new recommendation system called MEta path-based MOvie recommendation system (MEMO) based on heterogeneous information network. In this work, we represent movies with their meta information as a form of heterogeneous information network, and recommend new items based on the meta path extracted from the network. We assume that user rating data contains hidden relationships between movies and these hidden factors are represented as a form of the meta path. We first propose a method that automatically and representative meta path from users' rating history by using top-k shortest path. After that, we build probabilistic models based on meta path for recommending new items. In experimental results, we provide quantitative results and a case study to qualitatively evaluate our system. According to the results, the recommendation of our system is comparable to the competitor in terms of accuracy. More importantly, our system additionally provides an interpretation of recommendation based on the meta path.
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| 키워드(Keyword) |
데이터마이닝
영화추천
다형네트워크
Data mining
Movie recommendation
Heterogeneous information network
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