Word2Vec 유사도 기반의 협업 필터링을 이용한 도서 추천 시스템 제안

콘도코이치; 황세웅; 황석형; 정영애

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자료유형: 학술저널

저자정보: 콘도코이치 (선문대학교) 황세웅 (선문대학교) 황석형 (선문대학교) 정영애 (선문대학교)

저널정보: ICT플랫폼학회 JOURNAL OF PLATFORM TECHNOLOGY JOURNAL OF PLATFORM TECHNOLOGY Vol.13 No.1

발행연도: 2025.2

수록면: 31 - 42 (12page)

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종이책 구매가 지속적으로 감소하고 전자책 거래가 증가함에 따라, 서점에서 책을 고르던 전통적인 경험이 온라인 전자상거래(EC) 전자책 구매로 대체되고 있다. 이러한 EC 환경에서 추천 시스템은 매출 증가에 중요한 요소 중 하나이다. 본 연구에서는 서적을 효과적으로 추천하기 위해 Word2Vec, SCDV를 이용해 서적 정보를 벡터화해서 협업 필터링에 통합 시스템을 제안한다. SCDV는 Word2Vec에서 구한 단어 벡터를 바탕으로 문장을 벡터화시키는 하나의 방법이다. 벡터로부터 서적 간의 유사도를 구하고 협업 필터링에 의해 서적을 추천 시스템을 구축해고 precision@k와 recal@k를 구한 결과, k=1의 시점에서 precision은 0.41를 나타내고 그 이후는 감소했다. 반대로 recall은 증가해서 최종적으로 k=10의 시점에서 0.68이 되어, Trade off의 관계를 나타냈다. 이를 통해 도서 시장에서 Word2Vec과 SCDV를 활용한 협업 필터링 추천 기법의 효용성을 실증하였다.

#Book Market #Word2Vec #SCDV #Sentence Vectors #Collaborative Filtering #Recommendation System

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