그래프 임베딩을 사용한 효과적 상품 추천 방법

박성수; 이건창

doi:10.9728/dcs.2018.19.10.1919

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박성수 (성균관대학교) 이건창 (성균관대학교)

저널정보: 한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제19권 제10호

발행연도: 2018.10

수록면: 1,919 - 1,925 (7page)

DOI: 10.9728/dcs.2018.19.10.1919

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본 연구는 그래프 임베딩 방법을 사용한 효율적인 상품 추천을 제시하는 것을 목적으로 한다. 제안된 방법은 구매자-상품 네트워크를 Skip-gram기반의 그래프 임베딩인 DeepWalk로 학습하고, 구매자-상품의 유사도를 사용하여 상위 10개의 상품을 추천한다. 인터넷에 공개된 실제 상품 구매 이력 데이터로부터, 구매자 100명이 6개월간의 구매한 상품 2만개의 데이터를 사용한 실험으로 상품 추천 성능을 평가하였다. 실험결과 본 연구의 제안 방법이 이전의 협업 필터링에 비해 더 좋은 상품 추천 성능을 보였다. 특히, 상품 구매 빈도를 네트워크 간선의 가중치로 사용하는 경우 통계적으로 유의한 차이를 나타냈다. 본 연구의 결과는 온라인 쇼핑이나 마트, 백화점 등에서 보다 성능 높은 상품 추천을 할 수 있는 방안을 제시한다.

#상품 추천 #그래프 임베딩 #DeepWalk #협업 필터링 #구매자-상품 유사도 #Product recommendation #Graph embedding #DeepWalk #Collaborative filtering #Buyer-product similarity

참고문헌 (21)

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[학술지(정기간행물)] - Deshpande, M. / 2004 / Item-Based Top- N Recommendation Algorithms / ACM Transactions on Information Systems 22 (1) : 143 ~ 177

[학술대회논문] - Rendle, S. / 2010 / Pairwise Interaction Tensor Factorization for Personalized Tag Recommendation / Proceedings of the Third ACM International Conference on Web Search and Data Mining : 81 ~ 90

[학술지(정기간행물)] - Shuicheng Yan / 2007 / Graph Embedding and Extensions: A General Framework for Dimensionality Reduction / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 29 (1) : 40 ~ 51

[단행본] - Fu, Y. / 2012 / Graph embedding for pattern analysis / Springer Science & Business Media

[단행본] - Tenenbaum, J. B. / 2000 / A Global Geometric Framework for Nonlinear Dimensionality Reduction / American Association for the Advancement of Science : 2319 ~ 2323

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