적응형 컨텐츠 추천 시스템 개발

Abstract

웹을 통한 정보량의 폭발적인 증가로 인하여, 사용자에게 적합한 정보만을 제공할 수 있는 개인화 기술에 관심이 증가하고 있다. 정보를 선별하고 추천하는 대표적인 개인화 기술로서 Contentbased Filtering(CBF) 기법과 Collaborative Filtering(CF) 기법이 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 위에서 언급한 CBF 기법과 CF 기법을 혼합하여, 사용자 선호도를 보다 정확하게 반영할 수 있는 새로운 모델을 제시한다. 또한, Demographic Filtering 기법과 전문가의 추천을 고려한 Fusion Model 을 제시한다. 그리고 사용자 선호 모델을 실시간으로 반영하기 위한 업데이트 방법을 Exponential Smoothing 기법을 사용하여 구성하였다.