Music Recommender System Weighting Similar Users' Preference in the Temporal Context

유사 취향 사용자의 시간 상황에 따른 선호 아이템에 가중치를 둔 음악 추천

  • Park, Sung-Eun (School of Computer Science and Engineering, Seoul National University) ;
  • Lee, Dong-Joo (School of Computer Science and Engineering, Seoul National University) ;
  • Kahng, Min-Suk (School of Computer Science and Engineering, Seoul National University) ;
  • Lee, Sang-Goo (School of Computer Science and Engineering, Seoul National University)
  • 박성은 (서울대학교 컴퓨터공학부) ;
  • 이동주 (서울대학교 컴퓨터공학부) ;
  • 강민석 (서울대학교 컴퓨터공학부) ;
  • 이상구 (서울대학교 컴퓨터공학부)
  • Published : 2010.06.30

Abstract

사용자와 취향이 비슷한 사용자를 찾고, 이 유사 사용자가 선호한 아이템을 추천하는 협력적 필터링방식은 일반적으로 많이 사용되는 추천 방식이다. 하지만 협력적 필터링 방식은 어떤 상황적 요소도 고려하지 않아 모든 상황에서 동일한 추천 결과를 제시하게 된다. 반면, 상황을 고려한 추천 방식은 다른 상황에서 그 상황에 적합하다고 판단되는 추천 리스트를 보여주는 다양성을 가지지만 개인의 선호를 반영하지 못하는 한계를 가진다. 이에 협력적 필터링 방식과 상황에 따른 추천 방식을 함께 고려하려는 시도가 있다. 본 논문에서는 시간 상황에 따른 음악 추천 시, 전체 상황에서 가장 유사한 사용자를 찾고 이 유사 사용자의 현재 상황에서의 선호 아이템을 추천하는 모델을 제시하고 실험을 통하여 이 모델의 한계와 실용 가능한 상황을 제시한다.

Keywords