얼리 어답터 집단 분석을 통한 추천 시스템 분야에서의 콜드 스타트 문제 개선 연구

Abstract

본 논문은 얼리 어답터 집단을 파악하여 추천 시스템에서의 콜드 스타트 문제를 완화할 수 있는 방안을 제안한다. 리뷰/평점 데이터의 시간적 분포와 텍스트 리뷰의 언어적 분석을 통해 초기 소비 집단인 얼리 어답터 집단이 미래에 해당 항목을 소비할 집단을 대표할 수 있음을 보이고, 구분된 두 집단을 추천 시스템 모델에 적용할 수 있음을 제안한다. 실험 결과 얼리 어답터 집단이 나머지 사용자들을 대표할 만큼의 결과의 유사성을 보이며, 두 집단이 내포하고 있는 리뷰의 성향은 다르다는 것을 확인하였다.