A Study on Recommender Technique Applying User Activity and Time Information
So-Young Yun, Sung-Dae Youn · The Journal of the Korean Institute of Information and Communication Engineering · 2015
인터넷과 모바일 기기의 사용이 보편화되면서 사용자들이 다양한 웹 사이트에서 자신이 원하는 정보를 찾기 위해 검색과 추천을 이용하는 것이 일상화되고 있다. 본 논문에서는 사용자에게 보다 적합한 아이템을 추천하기위해 사용자의 활동과 시간 정보를 적용하여 시간의 흐름에 따른 사용자의 선호도 변화를 반영한 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 아이템 선택 시 고려되는 태그 정보를 포함한 데이터를 카테고리별로 분류한 후 시간 변화에 따른 사용자 선호도 변화 정보를 반영한 데이터만을 사용한다. 해당 카테고리를 선호하는 사용자에게는 협업 필터링 기법에 태그 정보를 적용하여 추출한 아이템을 추천하고, 일반 사용자에게는 태그 정보를 사용하여 계산한 순위를 기반으로 아이템을 추천한다. 제안하는 기법은 hetrec2011-movielens-2k 데이터셋을 사용하여 실험하였으며 실험을 통해 제안한 기법이 기존의 아이템 기반, 사용자 기반 기법보다 추천의 정확성과 적합성이 향상되는 것을 확인하였다.