검색 의도 기반 문서 추천 방법론
Methodology for Search Intent-based Document Recommendation
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초록
방대한 데이터 가운데 사용자가 원하는 정보를 단번에 찾아내는 것은 결코 쉬운 일이 아니다. 이로 인해 사용자의 문서 열람 이력을 바탕으로 사용자 선호를 고려해 문서를 추천하는 다양한 방법들이 제안되었다. 하지만 기존에 활용된 문서 열람 이력 기반 문서 추천 방법론은 문서를 누가 열람했는지의 정보만을 활용할 뿐, 사용자가 해당 문서를 열람하게 된 의도(Intent)를 충분히 활용하지 못했다는 한계를 갖는다. 따라서 본 연구에서는 해당 문서를 누가(Who) 읽었는지의 정보가 아닌 해당 문서를 왜(Why) 읽었는지의 정보를 활용하는 검색 의도 기반 문서 추천 방안을 제시하고자 한다. 제안방법론의 우수성을 확인하기 위해 국내 전자상거래 플랫폼 기업인 ‘C’ 사의 실제 사용자 검색 이력239,438건을 분석한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법론이 기존의 내용 기반 추천 모델 및단순 열람 이력 기반 추천 모델에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
Abstract
It is not an easy task for a user to find the correct documents that a user really wanted at once from a vast amount of the search results. For this reason, various methods of recommending documents by taking the user’s preferences into consideration based on the user's document browsing history have been proposed. However, the document recommendation methodology based on the document browsing history also has a limitation that only the information the user has viewed is utilized, but the intent of the user searching for the document is not fully utilized. Therefore, we propose a document recommendation method based on the user’s search intent that utilizes information on “Why” the user reads the document, instead of the information on “Who” reads the document. In order to confirm the feasibility of the proposed methodology, an experiment was conducted by analyzing 239,438 actual user’s search history of one of the most popular e-commerce platform companies in Korea. As a result, our methodology showed superior performance compared to the existing content-based or simple browsing history-based recommendation model.
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