| 摘要 |
본 발명은 사용자에게 아이템을 추천하는 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 LDA(LATENT DIRICHLET ALLOCATION) 및 능동 학습 기법을 융합하여 보다 효과적으로 사용자에게 아이템을 추천해 줄 수 있도록 하는 분산 환경에서 LDA 및 능동 학습 기법을 융합한 적응형 아이템을 추천하는 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 아이템 추천 방법은 사용자 단말이 사용자에게 제1 아이템을 제시하는 아이템 제시 단계; 제시된 제1 아이템에 대한 평점 정보를 이용하여 사용자 정보를 산출하는 사용자 정보 산출 단계; 상기 사용자 정보를 고려하여, 상기 사용자를 LDA(LATENT DIRICHLET ALLOCATION)를 이용하여 모델링된 프로필 중 어느 하나에 할당하는 프로필 할당 단계; 할당된 프로필에 대한 정보를 고려하여, 협업 필터링에 의한 제2 아이템을 추천하는 아이템 추천 단계; 및 상기 제2 아이템에 대한 사용자의 평점을 이용한 성능지표가 소정의 조건을 만족하는지 여부를 판단하는 단계를 더 포함하며, 상기 소정의 조건을 만족하는 경우에는 상기 방법을 종료하고, 상기 소정의 조건을 만족하지 않는 경우에는 상기 소정의 조건을 만족할 때까지 각 단계를 반복 수행하는 것을 개시한다. |
