전자상거래 추천시스템에 관한 동향분석- 2장 이론적배경

제 4절 하이브리드 추천 방법

 

하이브리드 추천방법이란 추천 방법들 중에서 특정한 방법만을 사용하여 개인화 추천서비스를 구현하지 않고 다양한 방법들을 함께 적용하여 구현하는 추천 방법이다. 대표적으로는 협업필터링 추천방법과 내용기반 추천방법을 혼합한 방법, 협업필터링 추천방법과 데이터 마이닝의 연관규칙, 유전자 알고리즘, 신경망등의 방법을 결합한 방식 등이 있다. 예를 들어 Fab시스템은 내용기반 정보여과방식을 이용하여 웹문서에 대한 관심도를 나타내는 사용자 프로파일을 유지하고, 이를 이용하여 유사한 사용자를 분류한 후 협업필터링기법을 적용하는 방법을 채택하였다[Balabonovi and Shoham, 1997]. 이처럼, 협업필터링 자체만으로 이용자의 관심이나 취향에 맞는 상품(아이템)에 대한 예측은 잘 수행할 수 있으나 특징 아이템의 내용에 대한 이용자의 정보요구를 해결하는 것은 효율적이지 못한 문제점을 내용기반 정보여과 방식과의 결합을 통해 해결할 수 있다. Wasfi에 의해 제안된 ProBuilder는 내용기반 추천방법과 협업필터링추천방법을 순차적으로 결합하여 웹페이지를 추천하였다. 이러한 유형에서는 먼저 유사한 취미를 가지는 이용자를 찾기 위해 내용기반추천방법을 적용하고 그 다음 그 결과에 협업필터링기법을 적용하는 방법이고 RAPP시스템과 Fab시스템 등이 있다. 또한 항목의 내용과 평가정보를 혼합시키는 방법으로 Popescul(2001)의 확률모형, Basu(1998)의 Ripper시스템, Good등(1999)의 에이전트 기반 방법, 김병만 외(2004)의 UCHM이 있다. 또한, 내용기반필터링과 협업필터링기법의 문제점을 해결하기 위해 고객간의 유사성뿐 아니라, 제품간의 연관성을 고려한 협업필터링 기법과 연관성분석기법을 결합한 추천방식을 제시한 연구와 그 밖에 또 다른 혼합형 추천방식으로서, 사용자기반 협업필터링기법과 아이템 기반 협업필터링기법을 결합한 추천방식을 통해 두 기법이 가지는 문제점을 해결하기 위한 방법 등이 제시되고 있다.