Earticle

초록

한국어

세계적인 전자상거래 기업들은 지속 가능한 경쟁력을 확보하기 위해 사용자 맞춤형 추천 서비스를 제공하고 있다. 기존 관련 연구에서는 주로 평점, 구매 여부 등 정량적 선호도 정보를 사용하여 개인화 추천 서비스를 제공하였다. 하지만 이와 같은 정량적 선호도 정보를 사용하여 개인화 추천 서비스를 제공하면 추천 성능이 저하될 수 있다는 문제점이 제기되고 있다. 호텔을 이용한 사용자가 호텔 서비스, 청결 상태 등에 대하여 만족하지 못한다고 리뷰를 작성하였으나 선호도 평점 5점을 부여했을 때 정량적 선호도(평점)와 정성적 선호도(리뷰)가 불일치한 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 정량적 선호도 정보와 정성적 선호도 정보가 일치하는지를 확인하고 이를 바탕으로 선호도 정보가 일치하는 사용자를 바탕으로 새로운 프로파일을 구축하여 개인화 추천 서비스를 제공하고자 한다. 리뷰에서 정성적 선호도를 추출하기 위해 자연어 처리 관련 연구에서 널리 사용되고 있는 CNN, LSTM, CNN + LSTM 등 딥러닝 기법을 사용하여 감성분석 모델을 구축하였다. 이를 통해 사용자가 작성한 리뷰에서 정성적 선호도 정보를 정교하게 추출하여 정량적 선호도 정보와 비교하였다. 본 연구에서 제안한 추천 방법론의 성능을 평가하기 위해 세계 최대 여행 플랫폼 TripAdvisor에서 실제 호텔을 이용한 사용자 선호도 정보를 수집하여 사용하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 추천 방법론이 기존의 정량적 선호도만을 고려하는 추천 방법론보다 우수한 추천 성능을 나타냄을 확인할 수 있었다.

영어

Global e-commerce websites offer personalized recommendation services to gain sustainable competitiveness. Existing studies have offered personalized recommendation services using quantitative preferences such as ratings. However, offering personalized recommendation services using only quantitative data has raised the problem of decreasing recommendation performance. For example, a user gave a five-star rating but wrote a review that the user was unsatisfied with hotel service and cleanliness. In such cases, has problems where quantitative and qualitative preferences are inconsistent. Recently, a growing number of studies have considered review data simultaneously to improve the limitations of existing personalized recommendation service studies. Therefore, in this study, we identify review and rating mismatches and build a new user profile to offer personalized recommendation services. To this end, we use deep learning algorithms such as CNN, LSTM, CNN + LSTM, which have been widely used in sentiment analysis studies. And extract sentiment features from reviews and compare with quantitative preferences. To evaluate the performance of the proposed methodology in this study, we collect user preference information using real-world hotel data from the world's largest travel platform TripAdvisor. Experiments show that the proposed methodology in this study outperforms the existing other methodologies, using only existing quantitative preferences.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
2.1 개인화 추천 서비스
2.2 감성분석
2.3 사용자 리뷰를 반영하는 개인화 추천서비스
Ⅲ. 추천 방법론
3.1 1단계: 데이터 수집
3.2 2단계: 텍스트 데이터 정제 및 분할
3.3 3단계: 딥러닝 기반 감성분석 모델 구축
3.4 4단계: 새로운 사용자 프로파일 구축
3.5 5단계: 개인화 추천 서비스 구축
Ⅳ. 실험
4.1 데이터 및 평가지표
4.2 실험 결과
Ⅴ. 결론
5.1 연구결과 토의
5.2 연구 한계점 및 추후 연구 계획
5.3 학술적 의의와 실무적 시사점
참고문헌
Abstract

저자

• 이청용 [ Qinglong Li | 경희대학교 대학원 빅데이터응용학과 박사과정 ]
• 최사박 [ Shibo Cui | 경희대학교 대학원 빅데이터응용학과 석사 ]
• 신병규 [ Byunggyu Shin | 경희대학교 대학원 경영학과 박사수료 ] 교신저자
• 김재경 [ Jaekyeong Kim | 경희대학교 경영대학/빅데이터응용학과 교수 ]

참고문헌