사회연결망 분석을 활용한 상품추천방법의 성능향상 방안
Performance Improvement of Product Recommendation Methodology Using Social Network Analysis
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초록
급증하는 전자상거래 환경에서 상품추천시스템의 추천 성능 향상은 주요 이슈 중 하나이다. 협업 필터링 방식은 추천시스템에서 가장 성공적인 방식으로 일반적으로 많이 활용되고 있다. 협업 필터링 방식은 근본적으로 신규고객 및 신규제품 추천이 어려운 문제점이 있으며, 최근 사회연결망 분석을 활용하여 이를 해결하는 연구가 제시되고 있다. 사회연결망에는 다양한 분석기법이 있는 데, 연결정도 중심성과 구조적 공백 기법이 상품추천 분야에서 주로 적용되고 있다. 이 연구에서는 연결정도 중심성과 구조적 공백 기법을 협업 필터링 기반 추천 프로세스에 활용함으로서 추천 성능을 높이는 방안을 제시하였다. 영화추천 데이터에 대한 실험결과를 통해 구조적 공백 기법을 협업 필터링 기반 추천 프로세스에 결합하여 활용함으로서 추천 성능을 높일 수 있음을 보였다.
Abstract
In the E-commerce environment, performance improvement is one of the main issues in the field of product recommendation systems. Collaborative filtering is a successful and popular method for recommender systems. It has some fundamental problems for new customer or new product recommendation. Recently, some studies using social network analysis has been presented to solve the problems. There are various analysis methods in the field of the social networks. Degree centrality and structural holes of them has been used mainly for recommender systems. This study suggested a methodology for performance improvement of the collaborative filtering process using degree centrality and structural holes methods. In experimental results for MovieLens datasets, this study showed the proposed methodology using structural holes can improve the performance of the recommendation system.
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