협력적 필터링에서 장르분포를 이용한 추천순위 개선

Improvement of Recommendation Ranking using Genre Distribution in Collaborative Filtering

협력적 필터링으로 고객에게 상품을 추천하기 위해서는 추천하고자 하는 추천대상고객이 과거에 구매한 상품에 대한 선호도를 바탕으로 그와 선호도가 유사한 이웃고객들을 선정하여, 그들 간의 상품에 대한 선호도를 이용하게 된다. 본 연구는 추천대상고객과 그를 제외한 전체 고객이 선호하는 장르분포의 유사성과 순위일치도와의 관련성을 분석하였다. 또한 장르선택에 영향을 주는 변수인 성별로 고객들을 분류하고, 각 분류된 그룹에서 추천대상고객과 그를 제외한 그룹 내 고객이 선호하는 장르분포의 유사성에 따른 순위일치도를 분석하였다. 그 결과, 추천대상고객의 순위일치도는 그를 제외한 전체 고객들의 장르분포와 유사할수록 높다는 것을 알 수 있었다. 또한 성별로 분류된 경우에 남성그룹은 장르분포의 유사성이 높을수록 기존의 NBCF와 CMA의 순위일치가 더욱 향상되었다. 여성그룹도 유사성이 높을수록 순위일치도는 향상되었으나, 순위일치도의 정확도 측정에서는 기존의 NBCF와 CMA의 순위일치도의 정확도와 비슷하거나 낮음을 알 수 있었다. 본 연구는 추천대상고객과 그를 제외한 전체 고객의 장르분포의 유사성이 추천시스템에서 예측 순위의 정확도를 높일 수 있음을 시사하고 있다.

For items recommendation using collaborative filtering, we select neighborhood customers who have the similar preference scores of items a target customer purchased, and use the preference scores of items between them. This research analyzes relationship between similarity of the genre distribution which target customer and neighborhood customers prefer and rank fitting. In addition, we classify customers into gender that affects the genre selection, and analyze rank fitting by similarity of the distribution of genre that a target customer and neighborhood customers prefer. As a result, the rank fitting of a target customer increases as neighborhood customers have a similarity to the genre distribution of a target customer. Also, for male group, the rank fitting of NBCF and CMA improves as the genre distribution of the respondents is similar to that of the target customer for female group, although the higher similarity brings ranking fitting improved, rank fitting is similar to or lower than that of existing NBCF and CMA. Recommendation system will be improved as we select neighborhood customers with similarity of the distribution of genres a target customer prefers.