협업 필터링을 위한 EMD 기반 유사 사용자 선별 기법

Abstract

협업 필터링은 유사한 사용자를 선별하여 아이템을 추천하는 대표적인 추천 방법이다. 협업 필터링을 이용한 추천에서 추천 품질은 유사 사용자를 선별하는 기법에 따라 크게 달라질 수 있다. 본 논문에서는 협업 필터링 추천의 품질을 크게 개선 시킬 수 있는 새로운 유사 사용자 선별 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 Earth Mover's Distance (EMD)를 이용하여 사용자간의 유사도를 정의한다. EMD를 적용하기 위해서 각 사용자를 히스토그램으로 표현하며, 히스토그램 빈(bin)간의 거리를 정의한다. 이렇게 정의된 유사도를 이용하여 타깃 사용자와 유사한 사용자들을 선별하며, 이를 기반으로 타깃 사용자가 부여한 타깃 아이템에 대한 점수를 예측한다. 다양한 실험을 통하여, 제안된 기법이 기존 기법들과 비교하여 추천의 정확도를 최대 30%까지 향상시키는 것으로 나타났다.