Recommender Systems

추천 시스템은 전자상거래, 영화, 음악, 도서, 뉴스 등의 사이트에서 개별 사용자가 선호할 가능성이 높은 아이템을 제공하기 위한 기술이다. 이 기술은 사용자, 상품의 프로필 정보와 사용자가 상품에 대한 평가, 구매, 검색 기록 등을 분석하여 사용자가 과거에 평가하지 않은 상품에 대해 평가를 예측하거나, 상품에 대한 선호 또는 구매 할 가능 여부를 예측한다. 최근, 웹 사이트를 통해서 거래 또는 제공되는 아이템 및 컨텐츠의 종류와 수가 크게 증가함에 따라 개별 사용자의 취향에 적합한 아이템을 추천해주는 기술이 큰 주목을 받고 있다. 본 연구실에서는 데이터 마이닝을 기반으로 다양한 추천 시스템 기술을 연구하고 있으며, 이와 연관된 다양한 응용 기술들을 도출하고 있다.

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< 핵심 기술 >


  • 유사성 마이닝을 위한 전체 프레임워크 정립
  • 하부 자료 구조로써 사용되는 인덱싱 기술
    • 사용자 기반 협업 필터링
    • 아이템 기반 협업 필터링
    • 그래프 기반 협업 필터링  
  • 하이브리드 추천 시스템