An Improved Neighbor Selection Method for Recommender Systems based on Collaborative Filtering

협동적 필터링 기반 추천 시스템을 위한 향상된 이웃 선정 방법

전자상거래에서 추천 시스템은 일반적으로 협동적 필터링이라는 정보 필터링 기술을 사용한다. 협동적 필터링 기술은 유사한 성향을 갖는 다른 고객들이 상품에 대해서 매긴 평가에 기반한다. 협동적 필터링이 유사 선호도를 갖는 이웃 고객들의 평가에 근거하기 때문에 고객에게 가장 적합한 유사 이웃들을 적절히 선정해 내는 것은 추천 시스템에서 예측의 질 향상을 위해 필요하다. 본 논문에서 우리는 ordered clustering을 이용하여 협동적 필터링을 위한 향상된 이웃선정 방법을 제안한다. 이 방법은 탐색 공간을 줄이기 위해 k-means 클러스터링 방법을 사용한다. 그리고 클러스터링에 의해 구성된 고객들에 대해서 threshold 값에 의해 보다 정제된 고객들을 최종 선정함으로써 고객에게 보다 의미 있는 적합한 고객이 최종적인 이웃으로 선정될 수 있도록 한다. 실험은 Compaq Computer Corporation에 의해 제공된 EachMovie 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과로 우리는 제안한 방법이 다른 방법보다 좋은 예측 정확도를 갖는 것을 확인할 수 있었다.