혁신적인 AI 추천 시스템: 대규모 언어 모델이 이끄는 교차 도메인 추천의 미래

류치동 등 연구진이 개발한 LLM4CDSR은 대규모 언어 모델을 활용, 기존 교차 도메인 순차 추천 시스템의 한계를 극복하는 혁신적인 모델입니다. LLM 기반의 통합 표현 및 계층적 프로파일링 모듈을 통해 사용자 선호도를 정교하게 파악하고, 삼중 스레드 프레임워크를 통해 정확하고 개인화된 추천을 제공합니다. 공개된 코드와 실험 결과는 향후 AI 기반 추천 시스템 발전에 크게 기여할 것으로 예상됩니다.

온라인 서비스의 홍수 속에서 사용자의 취향에 맞는 정확한 추천은 무엇보다 중요합니다. 특히, 사용자가 여러 플랫폼(쇼핑, 음악, 영화 등)을 넘나들며 콘텐츠를 소비하는 현실에서 '교차 도메인 순차 추천(CDSR)' 기술은 더욱 주목받고 있습니다. 하지만 기존 CDSR 기술은 사용자 데이터의 '중복 딜레마'(모든 도메인에서 상호작용이 있는 사용자에게만 의존)와 사용자 행동 패턴의 '전환 복잡성' 문제에 직면해 왔습니다.

하지만 최근, 류치동 등 연구진이 발표한 논문 "Bridge the Domains: Large Language Models Enhanced Cross-domain Sequential Recommendation"은 이러한 한계를 뛰어넘는 획기적인 해결책을 제시합니다. 바로 대규모 언어 모델(LLM) 을 활용한 새로운 CDSR 모델, LLM4CDSR입니다.

LLM4CDSR은 LLM의 강력한 의미론적 이해 능력을 활용하여 다음과 같은 혁신을 이뤄냅니다.

• LLM 기반의 통합 표현 모듈: 각 도메인의 아이템들을 LLM을 통해 통합적으로 표현하여 아이템 간 의미론적 관계를 효과적으로 파악합니다. 이는 기존 방법들의 단순한 통계적 접근 방식을 넘어, 아이템의 본질적인 특성을 반영한 추천을 가능하게 합니다.
• 훈련 가능한 어댑터와 대조 정규화: CDSR 작업에 LLM을 적용하기 위해 훈련 가능한 어댑터를 사용하고, 대조 정규화 기법을 통해 모델의 학습 안정성과 성능을 향상시킵니다.
• 계층적 LLM 프로파일링 모듈: 사용자의 교차 도메인 선호도를 계층적으로 요약하여 사용자의 복잡한 취향을 더욱 정교하게 이해하고 반영합니다. 이는 사용자의 다양한 행동 패턴을 포괄적으로 분석하여 더욱 개인화된 추천을 제공하는 데 기여합니다.

이 세 가지 모듈은 삼중 스레드 프레임워크로 통합되어 최종 추천 결과를 도출합니다. 연구진은 세 개의 공개 데이터셋을 사용한 실험을 통해 LLM4CDSR의 효과를 검증했으며, 코드 또한 공개하여 다른 연구자들의 활용을 지원하고 있습니다.

LLM4CDSR은 단순한 추천 시스템을 넘어, 사용자의 심층적인 이해를 바탕으로 한 개인 맞춤형 경험을 제공하는 지능형 시스템으로 발전하는 중요한 전환점이 될 것입니다. 향후 AI 기반 추천 시스템의 발전 방향을 제시하는 획기적인 연구로 평가받을 수 있을 것입니다. 더 나아가, 이 기술은 e커머스, 엔터테인먼트, 교육 등 다양한 분야에서 사용자 경험을 혁신적으로 개선하는 데 기여할 것으로 기대됩니다.