신뢰할 수 있는 평판 계산을 위한 평점 분리 기반 반복 방안

Abstract

e-마켓 플레이스는 다수의 사용자가 인터넷 공간에서 상품 거래를 할 수 있도록 지원하는 온라인 사이트다. e-마켓 플레이스에서는 상품 거래 이전에 판매자의 신용도와 상품의 질적 우수성을 파악하는 것이 어렵기 때문에 판매자의 평판을 수치화된 점수로 제공하는 평판 시스템을 구축한다. 판매자의 평판은 소비자가 판매자에게 준 평점을 기반으로 산출되는데 이 때 소비자의 평가 요소로는 판매자의 행동에 대한 평가와 상품에 대한 평가가 있다. 두 가지 평가가 혼합된 평점을 단순히 집계하여 평판을 계산하는 것은 소비자가 실제 판매자의 행동에 대한 선량함을 파악하는데 혼란을 야기할 수 있다. 또한 판매자들은 다양한 상품을 판매할 수 있는데 반해 기존 대부분의 평판 시스템은 모든 평점을 집계하여 하나의 평판만을 제공한다. 소비자들은 그러한 판매자의 포괄적인 평판뿐만 아니라 상품에 대한 구체적인 평판을 요구할 수 있다. 이에 본 논문에서는 소비자의 평점으로부터 판매자의 행동에 대한 평가만을 추출하는 평점 분리 기법을 제안하고, 판매자의 다양한 상품에 대해 상품, 상품 군, 전체 시스템의 수준 별 평판을 계산하는 관점을 제시한다. e-마켓 플레이스에는 특정 판매자의 평판을 높이는 조작을 목적으로 불공평한 평점을 주는 공모자들이 존재한다. 공모자가 생성한 불공평한 평점의 영향력을 줄이는 다양한 방법들이 연구되어 왔지만 그들이 제시한 단순하고 한정적인 공모자의 형태에서만 그 효율성이 증명되었다. 본 논문에서는 기존의 전략에서 해결 가능한 공모자는 물론 실제로 발생 가능한 다양한 공모자의 패턴을 분석하여 소개하고 그러한 공모자의 공격에도 견고한 평판 계산 전략인 a rating separation based iterative approach (RaSIA)을 제안한다. RaSIA는 평점 분리 관점하에서 각 소비자의 신뢰도를 측정하고 판매자의 평판을 보정한다. 이 때 평판과 신뢰도는 서로 영향을 주며 반복적으로 계산된다. 또한 본 논문에서는 실제 e-마켓 플레이스의 현실성을 반영한 시뮬레이션 방안을 제안하고 생성된 시뮬레이션 데이터에서 기존의 평판 시스템 분야의 알고리즘들과 비교한다. 실험 결과는 RaSIA 모델의 평점 분리 기술을 증명했고 기존 평판 시스템 알고리즘들보다 공모자의 영향에 더 견고함을 보였다.