사용자 기반 협업 필터링을 활용한 취미활동물품 대여 플랫폼에서의 추천 시스템 (Recommender System for the Hobby-Activity-Item Rental Platform using User-based Collaborative Filtering)

서지정보

· 발행기관 : 한국디지털콘텐츠학회
· 수록지 정보 : 디지털콘텐츠학회논문지 / 23권 / 6호 / 985 ~ 993페이지
· 저자명 : 황세원, 김다영, 김은배, 이예은, 엄예솔, 이주영

초록

전자상거래 플랫폼에서 추천시스템의 적용은 기업의 성공에 중요한 요소이며 최근 부상하는 다양한 공유경제 플랫폼의 사용자가 늘어남에 따라 추천 시스템의 필요성이 증대되었다. 따라서 본 연구에서는 개인의 취미 물품을 대여할 수 있는 공유경제 기반 플랫폼에 추천 시스템을 적용하여 개인화 서비스를 제공하는 시스템의 구축 사례를 소개한다. 추천 시스템은 사용자 기반 협업 필터링을 추천 알고리즘으로 구현하였으며 기존에 사용자가 직접 평점을 매겨야 하는 명시적 평가 방법의 문제점에 대한 대안으로 명시적 평가 방법과 암묵적 평가 방법과 혼용하여 구현하였다. 시스템의 테스트를 위해 ‘다람쥐 창고’라는 안드로이드 앱을 배포하여 사용자 테스트를 실시하였다. 사용자는 직접 개별 아이템에 평점을 매기지 않아도 조회 이력만을 가지고 추천을 받을 수 있으며, 평점 데이터에는 클릭률뿐만 아니라 상품의 상세 페이지에 머무른 시간이 반영되어 보다 효율적으로 추천이 이루어질 수 있다.

영어초록

The application of a recommender system in an e-commerce platform is an important factor for the success of a company, and as the number of users of various emerging sharing economy platforms increases, the need for a recommender system has increased. Therefore, this study introduces a case of building a system that provides personalized service by applying a recommender system to a sharing economy-based platform that can rent personal hobby items. The recommender system implemented user-based collaborative filtering as a recommendation algorithm, and implemented a mixture of explicit and implicit evaluation methods as an alternative to the problem of explicit evaluation methods in which users must evaluate themselves. To test the system, an Android application called 'Squirrel Warehouse' was distributed and user tests were conducted. Users can receive a recommendation based only on the search history without directly rating individual items, and the rating data reflects not only the click-through rate but also the time spent on the product detail page, so that recommendations can be made more efficiently.

참고자료

· 없음