본 연구는 오프라인과 온라인 채널을 운영하는 다채널 소매점을 대상으로 한다. 다채널 소매점에서는 사용자들의 구매 행동이 채널과 상품에 따라 다르게 나타나는데, 이를 고려하지 않으면 정확한 추천이 어렵다.
연구진은 이러한 문제를 해결하기 위해 C2Rec이라는 새로운 추천 모델을 제안했다. C2Rec은 사용자의 채널 공유 선호도와 채널 특화 선호도를 구분하여 모델링하고, 채널별 주의 메커니즘을 통해 상품별 선호도를 예측한다. 또한 상호작용 분류 작업을 통해 사용자의 고유한 특성을 보존한다.
실험 결과, C2Rec은 기존 모델들에 비해 오프라인과 온라인 채널 모두에서 우수한 성능을 보였다. 이는 C2Rec이 다채널 소매점의 특성을 효과적으로 반영하여 채널 간 사용자 선호도 차이를 잘 포착했음을 보여준다.
향후 연구에서는 채널 간 문맥의 차이를 더 효과적으로 반영하는 모델 개발과 채널 간 지식 전이 시 필요한 정보를 선별하는 데이터 필터링 방법 개발이 필요할 것으로 보인다.
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by Yijin Choi,J... at arxiv.org 04-02-2024
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