협력필터링 시스템을 위한 평가 등급 범위 기반의 예측방법

A Rating Range-based Prediction Method for Collaborative Filtering Systems

인터넷 상에서 사용자 흥미에 부합하는 항목을 예측하여 추천해 주는 추천 시스템은 e-commerce가 발달함에 따라 다양한 분야에서 적용되어 왔다. 추천 시스템의 주요 방법인 협력 필터링은 사용자가 선호했던 항목들과 유사한 항목을 추천하거나 또는 유사한 기호의 다른 사용자가 선호했던 항목을 추천하는 것이다. 따라서 유사도의 정확한 측정과 추천한 항목의 실제 평가등급 예측은 협력 필터링의 성능을 결정하는 두가지 중요한 문제이다. 본 연구에서는 후자의 문제를 다룬다. 기존 연구에서는 평가 등급의 평균값을 기반으로 하여 실제 평가등급을 예측하였으나, 본 연구에서는 평가 등급 범위 기반의 방법을 제시하고 실험을 통해 성능을 조사하였다. 실험 결과 기존 방법에 비해 제안 방법은 평균 절대 오차에 있어서 성능이 크게 향상됨을 입증하였다.

Recommender systems, which predict and recommend items that may possibly draw users' interests, have been applied in various fields as e-commerce systems are widespread. Collaborative filtering, one of the major methodologies of recommender systems, recommends either items similar to those preferred by the user, or items preferred by the other similar user. Therefore, two problems determine its performance; one is correct estimation of similarity and the other is predicting the real rating of the recommended item. This study addresses the latter problem. Previous studies predict the real rating based on the mean of the ratings, but this study proposes a prediction based on the range of the ratings and investigates its performance through experiments. As a result, it is demonstrated that the proposed method improves the mean absolute error significantly, compared to the previous method.