온라인 의류 쇼핑몰에서의 개인화 추천 서비스를 위한 유사도 알고리즘 비교 평가

Abstract

최근 전자상거래에서 사용되는 추천 기법 중 가장 많이 사용되고 있는 추천 기법은 협업필터링(Collaborative Filtering) 추천 방법으로 협업필터링은 고객들의 선호도와 관심의 표현을 가지고 관심에서 비슷한 패턴을 가진 고객들을 식별해 내는 기법이다. 본 논문은 협업필터링에 기반을 둔 추천시스템에서 고객 간의 유사도를 통해 선호도를 파악하고 상품을 구매하고자 하는 고객에게 개인화 된 서비스의 제공과 상품을 추천하는 것을 제안한다. 본 논문에서는 협업필터링에서 사용하는 유사도 알고리즘에 대한 연구 및 각각의 유사도 알고리즘을 적용하여 직접 실험한 결과에 대해서 연구하였다. 협업필터링의 유사도 측정 방식에는 피어슨상관계수, 유클리드거리기반 유사도, 코사인 측정 유사도, 스피어만상관계수, 타니모토계수, 로그우도유사도 등이 있다. 본 실험에서는 특히 온라인 의류 쇼핑몰에 특화된 기초데이터를 가지고 유사도를 측정하고 비교해본 결과 협업필터링의 유사도 알고리즘 중 피어슨상관계수를 이용한 유사도 알고리즘이 가장 성능 및 추천결과가 우수함을 검증하였다.