행렬 분해 기반 추천 알고리즘을 활용한 신뢰 네트워크 추천

Trust Relationship Recommendation with Matrix Factorization

발행

2017 등록KCI API에는 발행일 항목이 없어 원문 등록일을 쓰고 있습니다. 실측으로 발행보다 최대 6년 늦습니다 — 재수집하면 발행연월로 바뀝니다.

소속·발행

KAIST 테크노경영대학원

출처

국내 KCI

DOI

10.14801/jkiit.2017.15.10.17

원문

원문 보기 ↗

개념

키워드

trust prediction, social recommendation, matrix factorization, social regularization, trust prediction, social recommendation, matrix factorization, social regularization

초록

대부분의 온라인 소셜 네트워크 플랫폼에서는 사용자들로 하여금 컨텐츠 제공자에 대한 신뢰수준을 명시적으로 평가하도록 장려하고, 이를 기반으로 사용자 간 신뢰네트워크를 구축, 유지하고 있다. 이를 활용해 사용자 개개인에게 신뢰할 만한 컨텐츠 제공자를 추천함으로써, 신뢰도 높은 컨텐츠가 더 활발하게 유통될 수 있도록 돕는다. 본 연구는 사용자의 신뢰네트워크 정보를 활용하여, 사용자에게 신뢰할 수 있는 새로운 컨텐츠 제공자를 추천해 주는 모형을 제안한다. 특히 사용자 간 암묵적으로 내제된 신뢰관계를 예측하기 위해 최근 상품 추천시스템에서 그 효과성이 입증된 행렬 분해 방법론을 활용한 추천 시스템을 제안한다. 그리고 추천의 정확도를 높이기 위해 신뢰여부, 즉 이진형태로 주어지는 신뢰관계를 연속형 신뢰강도로 재정의하고, 소셜추천을 반영함으로써 추천 엔진의 성능을 개선하였음을 보인다.

같은 개념의 다른 논문

이 개념이 나오는 강연