Improving Recommendation Accuracy based on Machine Learning using Multi-Dimensional Features of Word2Vec
Se-Joon Park, Yungcheol Byun · The Journal of Korean Institute of Information Technology · 2021
YouTube, Netflix등의 인터넷 서비스는 각자의 독자적인 추천 시스템을 구축하여 큰 성장을 했다. 본 논문은 추천 시스템에 대한 중요도가 증가하는 가운데 Word2Vec의 다차원 특징을 이용한 아이템 추천 방식을 제안한다. Word2Vec을 이용하여 아이템 간의 연관성을 찾고 학습 데이터 차원의 증가에 따라 추천 정확도 또한 증가하는 것을 확인했다. 연구 결과 Word2Vec의 벡터 차원별로 XGBoost의 분류모델을 이용하여 추천 정확도를 구했을 때 Word2Vec 1차원 벡터의 추천 정확도는 83.73%에서 4차원 벡터 추천 정확도 85.79%로 증가하는 것을 확인하며 차원이 일정수준까지 증가할수록 추천 정확도도 증가한다는 것을 확인했다.