사용자 행동 기반의 사회적 관계를 결합한 사용자 협업적 여과 방법 (Incorporating Social Relationship discovered from User's Behavior into Collaborative Filtering)
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- 지능정보연구
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- 제19권2호
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- pp.1-20
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- 2013
소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.
불가의 십우도(十牛圖)는 현재 우리나라 사찰 금당 벽화에서도 자주 보이는 일종의 선종화이다. 송대 이후 발달한 목우도는 마음을 비유한 소와 이를 다스리는 목동을 소재로 하여, 이후 다양한 계층의 사람들이 도화, 게송, 화운시 등 다양한 작품을 남겼다. 이는 비단 한 시대 중국 불가 사상에서만 국한된 현상이 아닌 시대와 사상, 국경을 초월한 범문화적으로 나타난 현상으로 그 영향을 살펴볼 수 있다. 본 연구는 기존 목우도 연구에서 미비했던 유불도 삼가 사상 문화적 측면에서 통섭하고자, 유불도 삼가 사상을 대표할 수 있는 목우도송을 선정하여 각 문헌의 저술 목적, 마음의 수행 방법, 구경지취(究竟旨趣)를 비교하였다. 구체적인 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 불가의 십우도(十牛圖)는 보명의 『목우도』와 곽암의 『심우도』로 대별 된다. 불가의 선종은 깨달음을 통한 해탈을 지향한다. 이에 불가의 『목우도』와 『심우도』는 모두 점수(漸修)의 수행방법으로 수심증도(修心證道)를 위하여 작성되었다. 하지만 이는 선종과 교학의 관점 차이에 따른 강조점이 달라 화제(畫題)와 게송이 달리 나타난다. 둘째, 보명의 『목우도』는 방할기용(棒喝機用)이란 방법을 통해 미목(未牧)에서 쌍민(雙泯)의 진공묘유(眞空妙有)에 이르기까지 수행 과정을 소개하였으며, 그 이면에는 쌍민의 일원상(一圓相)마저도 초월하는 것을 구경처(究竟處)로 삼고 있다. 셋째, 곽암의 『심우도』는 심우(尋牛)에서 입전수수(入鄽垂手)에 이르는 점수(漸修)의 수행 과정을 나타내고 있다. 이는 사교입선(捨敎入禪)을 통해 상구보리(上求菩提), 하화중생(下化衆生)하는 경지에 나아가 중생(衆生)과 함께하는 화광동진(和光同塵)을 구경처(究竟處)로 삼아 모든 중생의 불성(佛性)을 제도하고자 하였다. 넷째, 시미즈 슌류(清水春流)의 『유가십마도(儒家十馬圖)』는 보명의 『목우도』를 차용하여, 유가의 심학의 지취를 설파하는 '원불입유(援佛入儒)'의 특징이 있다. 이는 유가의 학문의 목적인 '학성현, 복기성[學聖賢, 復其性]'을 근거로 '제외안내(制外安內)'의 함양(涵養) 공부를 통해 도(道)와 합일된 군자, 즉 성인(聖人)을 지향한다. 그 구경처(究竟處)는 『중용』의 "상천지재, 무성무취(上天之載, 無聲無臭)"와 합치된다. 다섯째, 원명노인(圓明老人)의 『상승수진삼요(上乘修真三要)』는 보명의 『목우도』를 차용함과 동시에 자신의 지취를 설하기 위해 총 13장의 그림으로 구성되어 '원불입도(援佛入道)'의 특징이 있다. 도교는 양생술을 통한 장생불사의 신선 성취를 목적으로 한다. 이에 반환심성(返還心性)을 통해 심신(心身)을 모두 버리고 태극의 정기로 새롭게 잉태된 성태(聖胎)로 화하여 궁극적으로 '원래 시초인 자금선(紫金仙)을 지향한다는 점이 도교만의 독특한 특징으로 나타난다. 이의 구경처(究竟處)는 지도회홍(至道恢弘)의 도의 속성과 합치되는 법신청정(法身淸淨)이다.
1. The 'Kao Zheng Pai(考證派) comes from the 'Zhe Zhong Pai' and is a school that is influenced by the confucianism of the Qing dynasty. In Japan Inoue Kinga(井上金娥), Yoshida Koton(吉田篁墩) became central members, and the rise of the methodology of historical research(考證學) influenced the members of the 'Zhe Zhong Pai', and the trend of historical research changed from confucianism to medicine, making a school of medicine based on the study of texts and proving that the classics were right. 2. Based on the function of 'Nei Qu Li '(內驅力) the 'Kao Zheng Pai', in the spirit of 'use confucianism as the base', researched letters, meanings and historical origins. Because they were influenced by the methodology of historical research(考證學) of the Qing era, they valued the evidential research of classic texts, and there was even one branch that did only historical research, the 'Rue Xue Kao Zheng Pai'(儒學考證派). Also, the 'Yi Xue Kao Zheng Pai'(醫學考證派) appeared by the influence of Yoshida Kouton and Kariya Ekisai(狩谷掖齋). 3. In the 'Kao Zheng Pai(考證派)'s theories and views the 'Yi Xue Kao Zheng Pai' did not look at medical scriptures like the "Huang Di Nei Jing"("黃帝內經") and did not do research on 'medical' related areas like acupuncture, the meridian and medicinal herbs. Since they were doctors that used medicine, they naturally were based on 'formulas'(方劑) and since their thoughts were based on the historical ideologies, they valued the "Shang Han Ja Bing Lun" which was revered as the 'ancestor of all formulas'(衆方之祖). 4. The lives of the important doctors of the 'Kao Zheng Pai' Meguro Dotaku(目黑道琢) Yamada Seichin(山田正珍), Yamada Kyoko(山田業廣), Mori Ritsi(森立之) Kitamura Naohara(喜多村直寬) are as follows. 1) Meguro Dotaku(目黑道琢 1739
1.The 'Kao Zheng Pai'(考證派) comes from the 'Zhe Zhong Pai(折衷派)' and is a school that is influenced by the confucianism of the Qing dynasty. In Japan Inoue Kinga(井上金峨), Yoshida Koton(古田篁墩