<p>섬유 상품 거래 데이터를 활용한 추천 시스템 개발</p><p> </p><p>○ 본 과제는 섬유 상품 거래 데이터를 활용한 추천 시스템을 개발하고자 한다.</p><p>○ 섬유 분야에서는 소비자들이 제품을 구매할 때 섬유 특유의 고급감이나 쾌적함 등과 같은 정성적인 정보를 고려한다. 따라서 이러한 정보를 기록한 섬유 상품 거래 데이터를 활용한다면 개인의 소비패턴에 대한 정보를 제공할 수 있을 뿐만 아니라, 정보를 바탕으로 한 섬유 제품을 추천해줄 수 있다.</p><p>○ 추천 서비스는 개인 소비자들의 니즈를 더욱 만족시킬 수 있으며, 공급자로 하여금 섬유 제품 판매량을 높일 수 있는데 기여한다.</p><p>○ 한국섬유마케팅센터에서 제공한 섬유 상품 거래 데이터를 이용하였으며 그 중에서도 Buyer, Item, Rating 3개의 변수를 전처리 및 추천 시스템에 사용하였다.</p><p>○ 추천 시스템에 사용된 모형은 총 3가지로 인기 아이템 추천 모형, Item Base 추천 모형, SVD 추천 모형을 이용하였다.</p><p>○ 평가지표는 Buyer가 관심을 보이거나 구매 이력이 있는 상품 중 추천 시스템이 Buyer에게 실제 관심을 보이거나 구매 이력이 있는 상품을 추천해준 비율인 Recall값을 사용하였다.</p><p>○ Buyer에게 추천한 상품의 개수는 5개와 10개로 설정하였고 Rating변수를 순서형과 이진형으로 나누어 정확도를 측정하였다. 그 결과 Rating을 순서형으로 설정하고 상품 10개를 추천하였을 경우 30.024%로 가장 높게 나타났다.</p><p> </p><p><표 1> 평가 데이터를 통한 추천시스템의 정확도 측정 결과</p><div class="table-wrap"><table data-ke-type="table" data-ke-align="alignLeft" style="width: 100%;" border="1"><tbody><tr><td>Rating</td><td>모형</td><td>Recall@5</td><td>Recall@10</td></tr><tr><td rowspan="3">순서형</td><td>인기 아이템</td><td>18.786%</td><td>30.024%</td></tr><tr><td>Item Base</td><td>5.260%</td><td>5.260%</td></tr><tr><td>SVD</td><td>16.040%</td><td>21.098%</td></tr><tr><td rowspan="3">이진형</td><td>인기 아이템</td><td>17.050%</td><td>28.468%</td></tr><tr><td>Item Base</td><td>5.263%</td><td>5.263%</td></tr><tr><td>SVD</td><td>13.728%</td><td>19.942%</td></tr></tbody></table></div>
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