사용자 쇼핑 기록 향상: 계층적 추천 시스템을 통한 전자상거래 강화

Core Concepts

사용자의 불완전한 쇼핑 기록을 보완하여 더 정확한 추천을 제공하는 계층적 추천 시스템

Abstract

이 연구는 사용자의 쇼핑 기록을 향상시켜 전자상거래 플랫폼의 추천 성능을 높이는 계층적 추천 시스템을 제안합니다. 실제 세계에서 사용자들은 여러 전자상거래 플랫폼에서 동시에 쇼핑하므로, 각 플랫폼은 사용자의 전체 쇼핑 기록에 접근할 수 없습니다. 이 연구에서는 사용자의 불완전한 쇼핑 기록을 양방향 인코더 모델을 통해 보완하고, 이를 기반으로 다음 아이템을 추천하는 계층적 접근법을 제안합니다. 제안된 시스템의 첫 번째 단계에서는 사용자의 쇼핑 기록에 임의의 마스크를 추가하고, 이를 양방향 인코더 모델로 예측하여 사용자 기록을 보완합니다. 두 번째 단계에서는 보완된 사용자 기록을 입력으로 받아 다음 아이템을 추천합니다. 실험 결과, 제안 모델이 기존 모델 대비 NDCG@10과 HR@10 지표에서 우수한 성능을 보였습니다. 특히 세션 간 마스크를 추가하는 방식이 가장 효과적이었습니다.

Stats

사용자 당 평균 5.8개의 액션(리뷰)이 있습니다. 아이템 당 평균 4.7개의 액션(리뷰)이 있습니다. 사용자 당 평균 11.6개의 액션(리뷰)이 있습니다. 아이템 당 평균 25.2개의 액션(리뷰)이 있습니다. 사용자 당 평균 9.1개의 액션(리뷰)이 있습니다. 아이템 당 평균 12.3개의 액션(리뷰)이 있습니다.

Quotes

없음

Key Insights Distilled From

Enriching User Shopping History

by Irem Islek,S... at arxiv.org 03-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.12096.pdf

Deeper Inquiries

사용자의 다른 전자상거래 플랫폼 이용 행태를 분석하여 쇼핑 기록 보완의 정확도를 높일 수 있는 방법은 무엇일까?

사용자의 다른 전자상거래 플랫폼 이용 행태를 분석하여 쇼핑 기록 보완의 정확도를 높이기 위해서는 다음과 같은 방법을 고려할 수 있습니다: 다중 플랫폼 이용 행태 분석: 사용자가 여러 플랫폼에서 쇼핑하는 패턴을 이해하고, 각 플랫폼에서의 구매 이력을 종합적으로 파악합니다. 상호작용 데이터 활용: 사용자가 다른 플랫폼에서의 상호작용 데이터를 종합하여 사용자의 관심사와 선호도를 더 정확하게 파악합니다. 추천 시스템 개선: 이러한 다양한 데이터를 활용하여 추천 시스템을 개선하고, 사용자에게 더 정확한 추천을 제공할 수 있도록 합니다.

사용자의 관심사와 선호도 변화를 고려하여 쇼핑 기록을 보완하는 방법은 어떻게 설계할 수 있을까?

사용자의 관심사와 선호도 변화를 고려하여 쇼핑 기록을 보완하는 방법을 설계하기 위해서는 다음과 같은 접근 방법을 고려할 수 있습니다: 동적 데이터 모델링: 사용자의 관심사와 선호도를 동적으로 모델링하여 변화하는 패턴을 파악합니다. 시간적 요소 고려: 사용자의 쇼핑 기록을 시간적 요소와 함께 분석하여 변화하는 선호도를 파악하고 기록을 보완합니다. 개인화된 추천 시스템: 개인화된 추천 시스템을 구축하여 사용자의 관심사와 선호도에 맞는 아이템을 추천하고 기록을 보완합니다.

제안된 계층적 추천 시스템을 다른 도메인, 예를 들어 콘텐츠 추천 등에 적용할 수 있는 방법은 무엇일까?

제안된 계층적 추천 시스템을 다른 도메인에 적용하기 위해서는 다음과 같은 방법을 고려할 수 있습니다: 도메인 특성 파악: 다른 도메인의 특성을 파악하고, 해당 도메인에 맞게 모델을 조정하거나 확장합니다. 데이터 전처리: 다른 도메인의 데이터를 적절히 전처리하여 계층적 추천 시스템에 적합한 형식으로 변환합니다. 모델 수정: 다른 도메인에 맞게 모델을 수정하거나 새로운 요소를 추가하여 해당 도메인에서의 추천 성능을 향상시킵니다. 효과적인 평가: 다른 도메인에서의 성능을 평가하기 위해 적합한 메트릭을 선택하고, 결과를 분석하여 모델을 개선합니다.