Sentiment Analysis Based Recommendation System Using Large Language Models for Review Data

추천 시스템 분야에서는 다양한 형태의 데이터를 활용하여 추천 성능을 높이는 연구들이 있다. 기존의 추천 시스템은 사용자의 과거 구매 이력, 클릭률 등 명시적 피드백을 이용하여 추천을 수행하였다. 이와 같은 명시적 피드백 기반 추천 시스템은 사용자의 행동을 설명할 수 없기에 감성 상태나 선호도를 파악하는 데 한계가 있다. 사용자의 선호도를 파악하는 것은 개인화된 추천을 제공하는 데 있어 중요하다. 반면, 비명시적 피드백을 활용하면 평점 예측뿐 아니라 사용자의 선호도를 파악할 수 있다. 자연어 데이터 중 리뷰 데이터는 명시적으로 드러나지 않은 감성이나 태도 같은 비명시적 피드백을 포함한다. 따라서, 리뷰 데이터를 활용하여 추천성능을 높이는 연구들이 시도되고 있다. 본 연구에서는 비명시적 피드백인 리뷰 데이터를 활용하기 위해 대형 언어 모델을 이용한 감성 분석 기반 추천 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법의 우수성을 검증하기 위해 공개된 실데이터를 활용하여 기존의 추천 시스템들과 비교 실험을 수행하였다. 결과적으로, 대형 언어 모델을 이용한 감성 분석 기반 추천 시스템이 기존의 추천 시스템보다 유용하다는 것을 입증하였다. 이로써 비명시적 피드백을 활용한 추천시스템 분야에 대형 언어 모델의 활용 가능성을 높이는데 기여할 것으로 기대된다.