일반기술

사용자 선호도 기반 온라인 상품 추천 기술

본 기술은 온라인 쇼핑몰에서 고객이 선호하는 상품을 추천하는 기능을 제공한다. 아마존닷컴과 같이 고객의 구매 이력이나 타 고객의 구매 이력으로부터 해당 고객이 선호할만한 제품을 추천함으로써 온라인 쇼핑몰 이용 고객에 대한 수요를 증진시키는 효과를 달성할 수 있다. 통상적으로 고객 한 사람의 상품 구매 이력은 많지 않아서 이를 기반으로 선호할만한 다른 상품을 추천하는 것은 정확도가 떨어질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 이 기술에서는 협업적 여과기법(Collaborative Filtering: CF)이라고 하는 기술을 채택하여 적용하였다. CF는 기존의 다른 사람의 선호 제품 이력으로부터 구매 이력이 적은 한 개인의 선호 제품을 추천하는 데 유용하다. 본 기술은 사용자의 선호도를 기반으로 상품을 추천하고자 협업적 여과 기법을 사용한다. 이미 아마존 닷컴에서는 이 기술을 활용하고 있을 만큼 알고리즘이 간단하고 구현이 용이하다는 장점을 갖는다. 그러나 아마존 닷컴에서는 사용자의 선호도를 사용자로부터 직접 입력 받도록 하는데, 모든 사용자가 상품에 대한 선호도를 입력하는 것을 많이 꺼려 한다. 따라서 선호도 값의 누락 문제가 발생하게 될 수 있고, 선호도 값이 누락되면 특정 사용자에게 특정 상품을 추천하는 데 있어서 그 성능이 저조할 수 있다는 문제를 갖게 된다. 따라서 본 기술에서는 전통적인 협업적 여과 기법을 이용하되, 누락된 선호도에 대해서는 Support Vector Regression 방법과 단순 회귀 분석 등을 통해서 추정한 이후에 특정 사용자에게 특정 상품을 추천해줄 수 있는 방법을 적용한다.국외의 아마존 닷컴 사이트에서 협업적 여과 기법을 이용한 추천기술이 활용되고 있음.