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  • P-ISSN1013-0799
  • E-ISSN2586-2073

대출 기록에 기초한 대학 도서관 도서 개인화 추천시스템 개발 및 평가에 관한 연구

A Study on the Development and Evaluation of Personalized Book Recommendation Systems in University Libraries Based on Individual Loan Records

정보관리학회지, (P)1013-0799; (E)2586-2073
2021, v.38 no.2, pp.113-127
https://doi.org/10.3743/KOSIM.2021.38.2.113
홍연경 (성균관대학교 문헌정보학과)
전서영 (성균관대학교 문헌정보학과)
최재영 (성균관대학교 문헌정보학과)
양희윤 (성균관대학교 문헌정보학과)
한채은 (성균관대학교 문헌정보학과)
주영준 (성균관대학교)

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초록

본 연구는 대학 도서관 사용 증진을 위하여 개인별 맞춤 도서 추천시스템을 구축하는 것을 목적으로 한다. 특히 사용자의 아이템에 대한 선호도가 존재하는 다수의 추천시스템과는 달리, 선호도가 존재하지 않을 때에 도서 추천이 가능하도록 하는 방안인 도서관 이용자의 도서 대출 목록과 성향을 활용하여 평가지표를 생성하는 방법을 제안하고자 한다. 이용자가 아직 읽지 않은 책에 대한 예상 선호도를 산출하는 방식으로 도서를 추천하는 행렬 분해 방법인 Singular Value Decomposition(SVD)과 Stochastic Gradient Descent(SGD) 알고리즘을 활용한 모델을 구축했다. 더불어 유사도가 높은 이용자 그룹 내의 도서 대출 목록을 참조하여 추천하는 사용자 기반 협업 필터링 알고리즘을 활용해 모델을 구현했다. 최종적으로 평가지표를 활용한 세 가지 모델에 대하여 사용자 평가를 진행했다. 각각의 모델이 제시한 개인별 맞춤 도서 다섯 권의 목록을 해당 대출자에게 제공하고, 추천 도서에 대한 만족/불만족 여부를 이진화 점수화하여 모델에 대한 평가를 진행했다.

Abstract

The purpose of this study is to propose a personalized book recommendation system to promote the use of university libraries. In particular, unlike many recommended services that are based on existing users’ preferences, this study proposes a method that derive evaluation metrics using individual users’ book rental history and tendencies, which can be an effective alternative when users’ preferences are not available. This study suggests models using two matrix decomposition methods: Singular Value Decomposition(SVD) and Stochastic Gradient Descent(SGD) that recommend books to users in a way that yields an expected preference score for books that have not yet been read by them. In addition, the model was implemented using a user-based collaborative filtering algorithm by referring to book rental history of other users that have high similarities with the target user. Finally, user evaluation was conducted for the three models using the derived evaluation metrics. Each of the three models recommended five books to users who can either accept or reject the recommendations as the way to evaluate the models.

투고일Submission Date
2021-05-17
수정일Revised Date
2021-06-04
게재확정일Accepted Date
2021-06-12

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