MapReduce Processing of the Social Analysis-based Recommender Technique
Hae-Sung Lee · The Journal of Korean Institute of Information Technology · 2014
폭발적으로 증가하는 방대한 양의 데이터는 추천 시스템의 성능을 저하시키는 요인임에도 불구하고 이를 해결하고자 하는 연구는 아직까지 미미한 실정이다. 본 논문에서는 소셜 분석 방법을 적용한 추천 기법을 제안하고 이를 분산 환경에서 맵리듀스 모듈로 구현하여 추천 항목의 정확도를 높이고 추천 시스템의 성능을 보다 개선하고자 하였다. 우리는 사용자의 소셜 네트워크 서비스의 데이터를 추가적으로 수집하여 사용한 기존의 많은 연구들과 달리 상품 리뷰나 구매 이력과 같은 히스토리 데이터로부터 사용자간 소셜 데이터를 추출해 내고 네트워크를 구성하여 이를 기반으로 소셜 분석 방법을 적용한다. 또한 대표적인 추천 알고리즘인 협업 필터링 기법과의 비교 성능 평가를 통하여 제안 기법이 방대한 양의 데이터를 처리함에 있어 추천 시스템의 성능을 보다 개선하였음을 보인다.