Movie Recommender System (BERT-More)
Hwi-Chan Jeung, Jun Pyo Jeon, Seung Yeop Lee · The Journal of Korean Institute of Information Technology · 2025
미디어 플랫폼에서 이용자들에게 적합한 영화를 추천하기 위해서는 대규모의 평점 데이터가 필요하다. 그러나 모든 이용자가 모든 영화를 시청하고 평점을 제공할 수는 없기 때문에, 평점 데이터는 본질적으로 희소성을 가지며 이는 추천시스템 성능 저하의 주요 요인으로 작용한다. 선행 연구들은 이러한 데이터 희소성을 완화하기 위해 이용자의 프로필 정보, 댓글, 그리고 영화의 메타데이터를 보완적으로 활용하여 추천 성능을 개선하고자 시도하였다. 그러나 개인정보에 해당하는 이용자 프로필은 확보가 어려운 경우가 많으며, 평점과 댓글이 동시에 작성된 데이터는 더욱 드물다는 점에서 기존 연구의 접근법은 데이터 확보 측면에서 근본적인 한계를 가진다. 이에 본 연구는 데이터 확보의 어려움을 극복하고자, 서로 다른 이용자가 작성한 평점, 댓글, 그리고 영화 메타데이터만을 활용하여 높은 수준의 평점 예측이 가능한 BERT-More 영화 추천시스템을 제안한다. 본 모델은 보다 접근 가능한 데이터를 효과적으로 활용함으로써 추천 성능을 향상시키는 데 중점을 둔다.