A Hybrid Collaborative Filtering based on Online Shopping Patterns using XGBoost and Word2Vec
Se-Joon Park, Do-Hyun Soung, Yungcheol Byun · The Journal of Korean Institute of Information Technology · 2020
인터넷 서비스의 발전과 사용자의 증가로 방대하게 쌓여가는 정보 속에서 사용자는 자신이 원하는 정보를 빠르게 얻길 원한다. 사용자는 불필요한 정보에 허비되는 시간을 줄이고 싶어 하며 원하는 정보를 얻는 것에 만족감을 느낀다. 그래서 인터넷 서비스는 사용자에게 원하는 정보를 추천해주는 서비스인 협업 필터링(Collaborative filtering)을 제공했다. 본 논문에서는 사용자가 아이템을 구매하기 전 클릭 내역을 쇼핑 패턴으로 인지하고 Word2Vec에 적용시킨 후 머신러닝 모델인 XGBoost에 학습시켜 Word2Vec이 학습 결과의 미치는 영향을 비교한다. Word2Vec을 적용하지 않고 학습하였을 때 추천 정확도는 83.7%, 적용시켜 학습하였을 때 추천 정확도는 85.8%로 Word2Vec이 추천 정확도 증가에 영향을 주는 것을 알 수 있었다.