세션 기반 여행지 추천 시스템의 정확도 향상을 위한 피쳐 분석

Abstract

추천 시스템 중 세션 기반 여행지 추천 시스템의 주류는 RNN 기반의 모델이다. 하나의 세션을 sequence로 모델링하여 학습하는 RNN 기반의 모델은 다양한 길이의 세션에 유연하게 대처 가능하지만, 사용자가 선호의 변화를 정확히 파악하기 어렵다는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 정형 데이터 기반 딥러닝 모델의 state of the art인 TABNET을 이용하여 세션 기반 여행지 추천 시스템의 정확도 향상을 위한 피처 분석 방법을 제안한다. 이는 기존 데이터셋에서 최소한의 전처리를 통해 추천 정확도에 있어서 기존 방법 대비 60배 이상의 정확도를 나타내는 TABNET을 세션 기반 여행 추천 시스템에 이용한 최초의 연구라는 의의가 있다.