추천시스템에서 Run 특이자가 예측 정확도에 미치는 영향에 관한 연구

협력적 필터링 추천시스템은 전자상거래에서 상품에 대한 정보과잉의 문제를 해결하고 고객 개인의 선호 경향과 유사한 성향이나 혹은 다른 사람들의 선호 경향을 고려하여 자동적으로 상품에 대한 정보 제공 및 추천목록을 제공할 수 있는 시스템이다. 선호도 예측의 정확도가 높은 추천시스템은 고객으로부터 시스템에 대한 신뢰도를 높이어 시스템에 대한 고객의 충성도를 높이며 이는 곧 고객의 구매의욕 증진과 매출 확대의 기회를 제공할 수 있음을 의미한다. 그러나 협력적 추천시스템은 시스템 내의 여러 고객들의 선호 정보를 이용하기 때문에 전반적으로 시스템 내부의 고객 정보와 다르거나 혹은 고의적인 선호도 조작에 따라 추천 정확도에 영향을 받을 수 있다는 단점을 가지고 있다. 본 연 구는 시스템 내의 특이 선호도를 가진 고객이 시스템 정확도에 영향을 미칠 수 있음을 run의 개념을 도입하여 통계적으로 분석하였으며 이러한 특이 성향 혹은 시스템에 대한 노이즈를 제거할 수 있는 기준의 설정 가능성에 대하여 분석하였다.