News Recommendation System Based on Text and Image Tag Data
In-Jeong Jeong, Bomi Kim, Sukyung Kim, Kyeonah Yu · Journal of Digital Contents Society · 2020
오늘날 온라인에서는 매일 엄청난 양의 뉴스가 생성되고 있으며, 따라서 개인 맞춤형 뉴스 서비스의 중요성은 증대하고 있다. 본 논문에서는 뉴스 기사의 속성을 반영한 뉴스 기사 추천시스템을 개발한다. 이 시스템에서는 기사 자체의 선호도가 아닌, 기사의 태그에 대한 사용자의 선호도를 계산하여 뉴스를 추천하며, 태그 구독 서비스를 제공하여 기존의 시스템과의 차별화를 꾀한다. 또한, 텍스트에서 추출한 태그뿐만 아니라 기사 이미지에서 추출한 태그를 함께 활용하고, 모델 기반 협업 필터링인 SVD 방식으로 사용자의 선호 태그를 추천한다. 이처럼 태그에 기반한 추천 방식은 변화가 빠른 기사 추천의 어려움을 보완하는 동시에 사용자-기사 관계의 특징인 데이터 희소성 문제를 해결해 준다. 또한, 텍스트가 아닌 기사의 사진에서도 태그를 추출함으로써 한국어 형태소 분석시 발생하는 오류로 인한 문제를 완화하여 태그 추천의 정확도를 향상시킬 수 있음을 보인다.