댓글 특성 기반 고객 프로파일 구축을 통한 개인화 추천 서비스에 관한 연구

Abstract

전 세계적으로 전자상거래 시장의 규모가 급속하게 커지면서 개인화 추천 서비스 관련 연구가 꾸준히 이루어지고 있다. 기존 개인화 추천 서비스 연구에서는 주로 고객의 명시적 평점 (Explicit Rating)과 암묵적 데이터 (Implicit Feedback)를 활용하여 고객의 선호도를 예측했다. 하지만 정량적인 데이터만 사용하면 추천의 정확도가 떨어진다. 본 연구에서는 고객 평점만을 고려하는 기존 추천 방법론의 한계를 극복하기 위해 고객의 정성적 선호도를 나타내는 댓글 데이터를 사용하여 고객에게 맞춤형 상품을 추천하는 방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서는 CRSE 모델을 구축하고, 이를 통해 상품 구매할 때 고객에게 중요한 정보를 제공하는 댓글 데이터를 정교하게 분석하여 정량적인 선호도 점수를 산출하여 새로운 고객 프로파일을 구축하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 방법은 기존 추천 기법들보다 예측 정확도가 더 우수한 것으로 나타났다.