▲ (좌측부터) 강유 서울대 인공지능협동과정/컴퓨터공학부 교수, 김종진 컴퓨터공학부 박사과정생[출처=서울대학교 공과대학]서울대(총장 유홍림) 공과대학(학장 김영오)에 따르면 인공지능(AI) 협동과정/컴퓨터공학부 강유 교수 연구팀이 다양화 추천을 고려한 개인화 순차 추천 기술을 개발했다.연구팀이 개발한 사용자 간 순서를 고려한 다양화 추천 기술 ‘사피드(Sequentially Diversified Recommendation via Popularity Debiasing and Item Distribution, 이하 SAPID)는 상품 추천시 다양성 보장이 어려운 점을 극복했다.‘다양화 추천(Diversified Recommendation)’이란 온라인 쇼핑몰 등의 플랫폼에서 판매하는 상품들을 제외되는 품목 없이 골고루 사용자들에게 추천하는 시스템을 말한다. 전자상거래 플랫폼의 수익을 극대화하는 핵심 요소이기 때문에 최근 관련 연구들이 주목받고 있다.기존 연구들은 플랫폼 사용자 개개인의 선호 상품 정보를 취합한 후 선호도가 비슷한 상품 중 다른 사용자들이 좋아하지 않는 아이템을 추천하는 방식으로 다양화 추천에 접근했다.그러나 이 방식은 미래의 사용자가 어떤 상품을 선호할지에 관한 정보는 사전에 반영시킬 수 없기에 앞으로 이뤄질 상품 추천의 다양성은 보장하기 어려웠다.SAPID는 사용자들의 과거 구매 데이터를 바탕으로 미래의 상품별 수요를 예측해 현재 어떤 상품을 추천해야 다양성이 높아질지 판단하는 원리로 작동된다.연구진은 각 상품의 플랫폼 등장 빈도를 참조해 유명 제품에 편중되지 않게 아이템을 추천하도록 SAPID 모델을 훈련 데이터셋으로 학습시켰다.이 과정을 거친 SAPID는 플랫폼 사용자에게 아직 추천되지 않은 상품이나 인기도가 낮은 상품을 우선적으로 추천함으로써 다양성을 증대시키는 역할을 수행한다.앞으로 개발된 기술은 사용자들에게 순차적으로 상품을 추천해야 하는 여러 이커머스 플랫폼에서 기대 수익을 극