Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2017.11a
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  • Pages.660-663
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  • 2017
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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A Study on improvement of performance of collaborative filtering recommendation system using social data

소셜 데이터를 이용한 협업필터링 추천 시스템 성능 개선 연구

  • Joo, Jong-Min (Dept. of Computer Science, Chonnam National University) ;
  • Yang, Hyung-Jeong (Dept. of Electronics and Communication Engineering, Chonnam National University) ;
  • Kim, Nam-Hun (Dept. of Computer Science, Chonnam National University) ;
  • Park, Sung-Hyun (Dept. of Electronics and Communication Engineering, Chonnam National University) ;
  • Lee, Gun-Woo (Dept. of Computer Science, Chonnam National University)
  • 주종민 (전남대학교 전자컴퓨터공학대학원) ;
  • 양형정 (전남대학교 전자컴퓨터공학부) ;
  • 김남훈 (전남대학교 전자컴퓨터공학대학원) ;
  • 박성현 (전남대학교 전자컴퓨터공학부) ;
  • 이건우 (전남대학교 전자컴퓨터공학대학원)
  • Published : 2017.11.01
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Abstract

다양한 소셜 네트워크 서비스가 발달되고 많은 사람들이 소셜 미디어에 참여하면서 방대한 양의 정보가 발생하고 있다. 따라서 원하는 정보를 선별하고 가공하는 연구도 활발히 진행되고 있다. 협업필터링은 이러한 정보를 토대로 사용자에게 맞춤형 아이템을 추천해주는 알고리즘이다. 하지만 정확한 추천을 위해서는 매우 방대한 양의 정보가 필요하다. 또한 협업필터링에는 초기에는 제대로 추천이 이루어지지 않는 콜드스타터 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스 중의 하나인 트위터 데이터를 활용하여 협업필터링 추천 시스템의 성능을 높이고자 한다. 협업필터링의 평점에 특정 아이템 관련 트윗을 수집해서 긍정/부정을 측정하여 가중치를 부여한다. RMSE 평가 방법을 통한 실험 결과, 소셜 미디어의 긍부정 영향력을 측정하여 적용했을 때가 기존의 협업필터링 방식에 비해 약 5.5%의 성능 향상을 확인하였다.

Keywords