Acknowledgement
이 연구는 기상청 미래유망민간기상서비스성장기술개발(R&D)(1365003036)의 지원으로 수행되었습니다. 또한 본 연구는 문화체육관광부 및 한국콘텐츠진흥원의 2019년도 문화기술연구개발 지원사업으로 수행되었습니다.
Annual Conference on Human and Language Technology (한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리))
- 2019.10a
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- Pages.514-518
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- 2019
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- 2005-3053(pISSN)
Cross-Domain Recommendation System in Complete Cold Start Problem
완전한 콜드 스타트 문제에서 교차 도메인 추천 시스템
- Nam, Gyuhyeon (MoneyBrain Inc.) ;
- You, Jaeseong (MoneyBrain Inc.) ;
- Chae, Gyeongsu (MoneyBrain Inc.)
- Published : 2019.10.10
Abstract
기존의 교차 도메인 추천은 일반적으로 서로 다른 도메인 데이터의 지식 결합이나 지식 공유를 바탕으로 진행된다. 이러한 방식들은 최소 한 개 이상의 도메인 데이터가 필요해서 모든 도메인의 피드백 데이터가 없는 실제 서비스 초기 상황에는 적합하지 않을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 서비스 초반 모든 도메인의 피드백 데이터가 없고 콘텐츠 데이터만 존재하는 상황에서 교차 도메인 추천 시스템을 효과적으로 시작하기 위해 텍스트 임베딩, 클러스터링, 프로파일링 및 콘텐츠 기반 필터링을 활용한 추천 시스템 구성을 제안하고자 한다. 평가를 위해 여행지, 지역 축제, 공연을 포함하는 문화 관광 데이터와, 이에 대한 사용자 프로파일링 결과를 바탕으로 추천을 진행하였다. 그 결과, 콘텐츠 임베딩에 대한 유사도를 시각화하여 교차 도메인 아이템 간 유사성을 확인할 수 있었고, 사용자별 추천 결과를 통해 제안한 교차 도메인 추천 시스템이 유의미하게 동작함을 보였다.