Development of a recommender system for e-commerce sites using a dimension reduction technique

차원 감소 기법을 이용한 전자 상거래 추천 시스템의 개발

최근 전자상거래 사이트에서는 각 고객에게 개별화된 서비스를 제공하기 위한 노력을 기울이고 있으며, 추천시스템은 이러한 개별화된 서비스를 제공하는데 중요한 역할을 하고 있다. 전자상거래 추천시스템에 대한 최근 연구 동향 중 하나는 고객의 탐색 및 행동 패턴 데이터를 이용하여 각 상품에 대한 선호도를 추정하고, 이를 바탕으로 한 추천시스템을 개발하는 것이다. 본 논문에서는 이와 같이 추정한 선호도 데이터에 차원 감소 기법을 적용한 추천시스템을 개발하였으며, 이를 기존의 협업적 필터링을 이용한 방법과 비교하였다. 실험용 전자상거래 사이트로부터 수집한 데이터를 바탕으로 두 방법을 비교하여, 추천 상품 수가 지나치게 크지 않을 때에는 차원 감소 기법을 이용한 방법의 성능이 협업적 필터링을 이용한 방법의 성능과 유사하거나 더 우수하다는 것을 보였다.