Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2023.05a
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  • Pages.501-503
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  • 2023
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Profit-aware Recommender Systems: A Comparative Study

이윤 고려 추천 시스템에 대한 비교 평가

  • Hae-Ri Jang (Dept. of Computer Science, Hanyang University) ;
  • Hong-Kyun Bae (Dept. of Computer Science, Hanyang University) ;
  • Sang-Wook Kim (Dept. of Computer Science, Hanyang University)
  • 장해리 (한양대학교 컴퓨터소프트웨어학과) ;
  • 배홍균 (한양대학교 컴퓨터소프트웨어학과) ;
  • 김상욱 (한양대학교 컴퓨터소프트웨어학과)
  • Published : 2023.05.18
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Abstract

추천 시스템 연구들 중 사용자의 추천 만족도와 플랫폼의 이윤 측면을 함께 고려한 여러 연구들이 제안되어 왔다. 그런데 그동안 플랫폼의 이윤을 고려한 추천 시스템의 경우 방법들 간 분석 및 성능 비교가 되어오지 않았다. 본 논문에서는 먼저 기존 이윤 고려 추천 시스템들의 방법을 분석하고, 실 세계 데이터셋을 이용한 실험을 통해 추천 정확도 및 플랫폼 이윤 측면에서 이들간의 성능을 비교하였다. 그 결과, 추천 정확도와 플랫폼 이윤 간의 상충 관계가 있음을 확인할 수 있었고, 이윤 고려 추천 시스템 방법들이 이윤을 고려하지 않은 일반적인 추천 방법 대비 7~35%의 플랫폼 이윤 향상 효과가 있음을 관찰할 수 있었다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 2023 년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구이고(No.RS-2022-00155586, 실세계의 다양한 다운스트림 태스크를 위한 고성능 빅 하이퍼그래프 마이닝 플랫폼 개발(SW 스타랩), 2022 년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임 (No.2022-0-00352). 또한, 2018 년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(No.2018R1A5A7059549).