Trust Relationship Recommendation with Matrix Factorization
Young Ae Kim · The Journal of Korean Institute of Information Technology · 2017
대부분의 온라인 소셜 네트워크 플랫폼에서는 사용자들로 하여금 컨텐츠 제공자에 대한 신뢰수준을 명시적으로 평가하도록 장려하고, 이를 기반으로 사용자 간 신뢰네트워크를 구축, 유지하고 있다. 이를 활용해 사용자 개개인에게 신뢰할 만한 컨텐츠 제공자를 추천함으로써, 신뢰도 높은 컨텐츠가 더 활발하게 유통될 수 있도록 돕는다. 본 연구는 사용자의 신뢰네트워크 정보를 활용하여, 사용자에게 신뢰할 수 있는 새로운 컨텐츠 제공자를 추천해 주는 모형을 제안한다. 특히 사용자 간 암묵적으로 내제된 신뢰관계를 예측하기 위해 최근 상품 추천시스템에서 그 효과성이 입증된 행렬 분해 방법론을 활용한 추천 시스템을 제안한다. 그리고 추천의 정확도를 높이기 위해 신뢰여부, 즉 이진형태로 주어지는 신뢰관계를 연속형 신뢰강도로 재정의하고, 소셜추천을 반영함으로써 추천 엔진의 성능을 개선하였음을 보인다.