Web Log Analysis for Recommendation Systems

추천 시스템을 위한 웹 로그 분석

협동적 추천은 사용자의 상품에 대한 구매 데이터를 이용하여 상품을 추천하는 방법이다. 그러나 구매 데이터가 희소한 경우 추천의 정확도가 떨어지는 문제점이 있다. 이러한 희소성 문제를 해결하기 위해서 클러스터링, SVD 등 다양한 방법이 제시되었으나, 근본적으로 사용자의 성향을 파악하기에는 부족한 점이 있다. 구매 데이터만을 이용했을 때의 문제점을 해결하기 위해서는 이를 보완할 수 있는 데이터의 활용이 필요하다. 웹 로그 분석을 통해서 구매 데이터의 희소성을 보완할 수 있으며, 사용자의 상품에 대한 부정적 반응을 구매 데이터에 반영할 수 있다. 본 논문에서는 웹 사이트에 접근하는 사용자들에 의해서 만들어진 웹 로그를 분석하여 추천 시스템의 성능을 개선하였다.