사용자 프로파일링 기반 추천 시스템 설계와 Weka 활용 분석

초록

본 논문은 대규모 데이터에서 사용자의 관심 아이템을 효율적으로 추출하기 위해 프로파일링 기법을 적용하고, Weka 도구를 이용해 데이터셋을 탐색·분석함으로써 추천 시스템에 활용할 수 있는 새로운 접근법을 제시한다.

상세 요약

본 연구는 사용자 프로파일링을 통한 개인화 추천 시스템 구현을 목표로 하며, 크게 네 가지 핵심 요소를 중심으로 분석한다. 첫째, 프로파일링 방법론을 감독학습·비감독학습, 개인·그룹, 분산·비분산으로 구분하여 이론적 배경을 정리한다. 특히 비감독학습 기반 군집화와 감독학습 기반 분류기의 결합이 사용자 특성을 다차원적으로 포착하는 데 유리함을 강조한다. 둘째, 실험에 사용된 데이터셋의 특성을 상세히 기술한다. 데이터는 다중 속성(연령, 성별, 구매 이력, 클릭 로그 등)으로 구성된 대규모 로그이며, 결측치와 불균형 문제가 존재한다는 점을 지적한다. 셋째, Weka 툴을 활용한 전처리 및 탐색적 분석 절차를 구체화한다. 속성 선택(InfoGain, CFS), 차원 축소(PCA), 군집화(K‑Means, EM) 및 분류 모델(J48, RandomForest, SMO) 평가를 통해 어떤 속성이 추천 정확도에 기여하는지 정량적으로 파악한다. 넷째, 제안된 프로파일링 기법을 기존 협업 필터링 및 콘텐츠 기반 방법과 비교한다. 실험 결과, 사용자 군집을 사전 정의하고 각 군에 맞는 맞춤형 모델을 적용했을 때 RMSE가 평균 12% 감소했으며, 정밀도·재현율도 유의미하게 향상되었다. 그러나 논문은 모델의 하이퍼파라미터 튜닝 과정, 실시간 업데이트 메커니즘, 스케일링 전략 등에 대한 구체적 설명이 부족하고, 실험 재현성을 위한 코드·데이터 공개 여부도 명시되지 않아 실용적 적용에 한계가 있다. 또한, 사용자 프라이버시 보호를 위한 익명화·암호화 방안이 논의되지 않아 윤리적 측면에서도 보완이 필요하다. 전반적으로 데이터 탐색과 기본 모델링 단계에서는 충분히 체계적인 접근을 보여주지만, 최종 추천 엔진 설계와 실서비스 적용을 위한 엔드‑투‑엔드 파이프라인 구축에 대한 구체적 로드맵이 부족한 점이 아쉽다. 향후 연구에서는 딥러닝 기반 임베딩과 강화학습을 결합한 동적 프로파일링, 그리고 프라이버시 보존 연합 학습(Federated Learning) 기법을 도입해 실시간·대규모 환경에서도 견고한 개인화 서비스를 제공할 수 있는 방안을 모색해야 할 것이다.