추천 시스템에서 평점 데이터가 부족한 고객들의 이웃 생성 및 시각화

Abstract

추천 시스템은 구매 이력이나 평점이 부족한 고객(cold-start users)의 경우에는 취향을 파악하기가 어려워서 정확한 추천을 해주지 못하는 문제가 있다. 이 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 생성적 적대 신경망(GAN: Generative Adversarial Nets)을 이용해서 그러한 cold-start 고객들과 비슷한 가상의 고객(즉, 이웃)을 생성하는 방안을 제안한다. UMAP(Uniform Manifold Approximation and Projection)을 이용한 시각화 기법을 통해 이웃들이 적절하게 생성되었는지 평가한다.