컨텐츠 정보를 활용한 개인화 POI(Point-Of-Interest) 추천 시스템 개발

POISON 팀: 박동욱, 김진수, 김태희, 최범규

연구 배경

기존 연구에서 POI추천에 있어 다양한 컨텐츠 정보를 충분히 활용하지 못했다. 본 연구에서는 리뷰 데이터와 지리정보를 활용하여 POI 추천을 하고자 한다.

모델 파이프라인

방법론

LightGCN, BERT

베이스 추천 모델로 LightGCN 사용
리뷰 임베딩 추출로 BERT 사용

Distance BPR

BPR에 POI간 거리정보를 반영하기 위해 DistanceBPR 사용

학습 데이터

POI 데이터 셋인 Yelp 데이터셋 사용

전처리 조건

위 조건으로 전처리를 진행하여, 37,685명의 사용자가 14,585개의 POI에 남긴 500,000여개의 리뷰 데이터를 획득

실험 결과

컨텐츠 정보(리뷰, 거리)를 활용하여 추천 성능 향상