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최근 위치 기반 장소 (POI) 추천 서비스가 많이 사용되면서, 사용자의 이전 방문지들에 대한 체크인 시퀀스를 기반으로 현재 (다음으로) 방문할 법한 POI 를 찾아 사용자에게 추천하는, next POI 추천 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 기존 연구들의 경우 next POI 추천을 위한 모델 학습 시, 사용자의 네거티브 POIs 에 관한 정교한 샘플링 없이 사용자 선호도를 추론해왔다. 본 연구에서는, 사전 학습된 별도의 사용자 선호도 추론 모델을 통해 사용자의 네거티브 POI로서 쉽게 분류되기 어려운 하드 네거티브 POIs 를 찾고, 이들을 위주로 수행되는 하드 네거티브 샘플링 방법을 새롭게 제안한다. 우리는 실 세계 데이터셋을 이용한 실험을 통해, 제안 방안이 기존 연구들에서 사용되어 온 랜덤 네거티브 샘플링 방법 대비 recall@5 기준, 최대 16.4%까지 추천 정확도를 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 (1) 2023년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원과 (No.RS-2022-00155586, 실세계의 다양한 다운스트림 태스크를 위한 고성능 빅 하이퍼그래프 마이닝 플랫폼 개발(SW스타랩)), (2) 문화체육관광부 및 한국콘텐츠진흥원의 문화기술 연구개발 사업과 (과제명 : 지능형 개인맞춤 재활운동 서비스 기술개발, 과제번호 : SR202104001, 기여율: 00%), (3) 2023년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임 (No. 2020-0-01373, 인공지능대학원지원(한양대학교))