리뷰 선정에서의 특성 집합과 협업적 필터링의 도입

Abstract (Korean)

상품이나 서비스에 대한 평가 의견이 표현된 리뷰 문서는 고객들이 구매를 결정하는데 도움을 주는 양질의 정보이다. 그러나 리뷰 문서의 방대한 양으로 인해, 구매 예정자가 모든 문서를 읽고 판단을 내리는 것은 거의 불가능에 가깝다. 이러한 문제를 해결하고자 리뷰 요약(review summarization)이나 리뷰 선정(review selection) 방법들이 제시되었다. 리뷰 요약은 문서의 긍정 부정을 판단하거나 특징(feature)별로 요약하여 제공한다. 이는 의견 성향을 파악할 경우에는 적절하지만, 평가의 구체성이나 문서의 서술적인 부분은 제대로 제공하지 못하는 문제가 있다. 리뷰 선정은 문서의 질을 평가하여, 양질의 리뷰 문서를 일정 수 제공하는 것으로 이러한 문제를 보완한다. 하지만 일반적인 리뷰 선정 기법들은 전체 리뷰의 품질을 일률적으로 측정하는데 초점을 두고 있으며, 구매 예정자에 따라 달라지는 리뷰 문서에 대한 선호도를 반영하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 리뷰 선정에 있어 사용자의 성향을 반영하는 개인화된 리뷰 선정(personalized review selection) 기법을 제시한다. 구체적으로, 전체 리뷰 문서의 특성 집합(characteristic set)과 통계적 수치가 유사한 리뷰 문서를 선별하는 방법을 기반으로, 협업적 필터링(collaborative filtering)을 통해 사용자의 선호도를 반영하는 모델을 제시한다.