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초록

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인터넷 기술이 발전함에 따라 온라인 여행 사이트와 소셜 네트워크는 가장 인기있는 여행 정보 공유 플랫폼이 되면서 매일 많은 리뷰가 게시되었다. 따라서 호텔의 온라인 명성, 즉 호텔이 얻는 평점과 리뷰는 호텔 관광객 유치에는 매우 중요하다. 기존의 추천 시스템은 대부분 소비자 개개인에게 적합한 상품을 추천하는 것이다. 하지만 기업이 광고와 프로모션을 푸시할 때 가장 적합한 잠재 타겟 고객을 선택해야 하는 것은 중요한 문제이다. 기존의 추천 시스템은 기본적으로 단일 전체 평점을 사용하여 추천하거나 감성 분석(Sentimental Analysis)을 통해 리뷰를 긍정, 부정, 중립으로 구분하고 이를 바탕으로 추천을 한다. 그러나 이러한 방법은 사용자의 각 기준(aspect)에서의 선호도를 고려하지 못한다는 한계점이 존재한다. 이러한 한계점을 보완하기 위해 본 논문에서는 호텔에게 적합한 타겟 관광객을 추천하기 위한 다 기준 추천시스템을 제안한다. 제안된 추천 시스템은 BERT를 사용하여 사용자의 리뷰를 통해 6가지 기준 평점을 예측하고 이를 바탕으로 호텔에게 평점을 제일 높게 예측하는 Top-N 관광객을 추천한다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 방법론
2.1 데이터 수집
2.2 모델 훈련
2.3 관광객 추천 – 다 기준 평점에 기초한 협업 필터링 추천 시스템
3. 실험
3.1 데이터 셋
4. 참고문헌

저자

• ZHUANGYUANYUAN [ 경희대학교 일반대학원 경영학과 빅데이터응용전공 ]
• 김재경 [ 경희대학교 경영대학 ]

참고문헌