메세지 전달에 기반한 견고한 상품 추천 기법

Abstract

전자 상거래가 활성화됨에 따라 다양한 종류의 상품들이 온라인상에서 거래되고 있다. 상품 판매 촉진을 위하여 판매자들은 사용자들의 프로필이나 기존 구매 내역 등을 분석하여 특정 사용자가 선호할만한 상품을 알아내기를 원한다. 사용자가 선호할 상품을 찾고 이를 사용자에게 추천해주는 기술을 추천 시스템이라고 한다. 그러나 일부 상품 판매자들은 다수의 abuser를 이용하여 자신의 상품이 추천되도록 시스템을 공격한다. 본 논문에서는 abuser들에 의한 공격에 견고한(robust) 추천 시스템을 제안한다. 제안하는 추천 시스템은 사용자와 상품간의 이분 그래프(bipartite graph)로 모델링한 후, 노드 간에 메시지 전달 기법을 이용하여 abuser의 영향을 완화시킨다. 다양한 실험을 통하여 제안하는 방법이 기존 방법과 정확도의 차이가 없으면서, abuser들의 공격에 견고함을 검증한다.