The Method for Generating Recommended Candidates through Prediction of Multi-Criteria Ratings Using CNN-BiLSTM

추천 정확도를 올리려면 다기준(multi-criteria) 평점이 유리하지만, 사용자에게 기준별 평점을 일일이 입력받는 건 부담이다. 그래서 리뷰 텍스트에서 기준별 평점을 추론하는 쪽으로 접근했다.

• CNN-BiLSTM으로 리뷰에서 기준별 평점을 도출하고, 이를 선형회귀로 묶어 종합 평점을 예측
• 학습된 가중치를 사용자의 우선순위로 해석해 추천용 점수 행렬을 새로 구성
• 사용자와 항목의 유사도를 그 우선순위 기준으로 계산해 추천 후보를 생성

TripAdvisor 실데이터로 실험했고, SVD 기반 일반 추천 시스템과 비교해 성능 우위를 확인했다.

CC BY-NC 3.0