[Recommender System] context of recommender systems

컨텍스트의 사전적인 정의는 '이벤트를 둘러싸고 적절한 해석을위한 자원을 제공하는 프레임' 이며, 다양한 곳에서 다양한 의미로 쓰인다. 자연어 처리에서는 문장의 문맥을 뜻하고, 추천시스템에서는 시간적, 공간적 컨텍스트를 예로 들 수 있다. 고객에게 제품을 추천해줄 때 여름인데 겨울 패딩을 추천해주는 것보다는 반팔티와 같은 여름의 컨텍스트에 맞는 제품을 추천해주는 것이 구매할 확률이 높기 때문이다. 추천시스템에서는 이와 같이 도메인에 특화된 다양한 문제점들이 있기 때문에 이를 해결함으로써 고객 만족도가 더욱 높아지고, 매출액에 직결될 수 있을 것이다. 

 

시간에 민감한 추천 시스템 : 영화를 추천해줄 때 최근 개봉한 영화를 추천해주는 것과 개봉한지 몇 년이 지난 영화를 추천해주는 것은 큰 차이가 있다. 필연적으로 시간에 따라 사용자의 관심도가 변화하고, 유행도 역시 변화하기 때문에 매우 중요하다. 하지만 변수에 시간 정보를 넣게 된다면 기존의 데이터가 sparse할 경우 더욱 sparse하게 만들기 때문에 대용량 데이터 세트에 적용을 하는 것이 필요하다. 

 

위치 기반 추천 시스템 : 휴대폰에도 GPS가 있듯 실시간으로 우리의 위치가 공개되고 있다. 위치 기반 추천 시스템에는 크게 2가지로 분류하고 있으며, 첫번째는 사용자의 지리적 위치를 기반으로 추천해주는 방법이 있고, 두번째로는 아이템(식당, 판매점 등)의 지리적 위치를 고려하여 추천해주는 방법이 있다.  첫번째 유형을 선호 지역성이라 하고, 두번째 유형을 아이템 지역성이라고 부른다. 선호 지역성의 경우 컨텍스트 감시 시스템에 가깝고, 이동 지역성은 단발성으로 설계한다. 

 

소셜 추천 시스템 : 소셜 추천 시스템은 네트워크 구조, 신호 및 태그 등의 조합을 기반으로한다. 소셜 네트워크를 포함한 다양한 유형으 네트워크는 노드와 링크로 구성되어 있으며 각각의 사용자 간의 관계를 그래프로 보고 알고리즘을 구성한다. 

 

출처 : Recommender Systems