온라인 콘텐츠가 급증하면서 추천 시스템의 필요성이 커지고 있다. 특히 다중 턴 대화형 추천 시스템은 사용자와의 대화를 통해 실시간 선호를 파악할 수 있다는 점에서 주목받고 있다. 그러나 대화 중 언급되는 정보에만 집중해 언급되지 않는 선호는 반영하지 못한다. 본 연구는 대화 중 파악이 쉬운 내재적 제품 특성에 대한 사용자 선호와 대화만으로 파악이 어려운 외재적 제품 특성에 대한 선호를 모두 활용한 다중 턴 대화형 추천 시스템을 제안한다. 먼저 사용자–제품–특성 간 관계를 지식 그래프로 구축하고 구매 이력을 기반으로 외재적 제품 특성에 대한 선호도를 산출하여 가중치 행렬을 생성한다. 이후 대화를 통해 얻은 내재적 제품 특성에 대한 선호와 구매 이력을 기반으로 한 외재적 제품 특성에 대한 선호를 모두 활용해 질의할 특성을 추론하거나 최적의 제품을 추천한다. 제안 방법은 대화만으로 포착이 어려운 외재적 제품 특성에 대한 선호를 반영해 추천 정확도를 기존 방법론 대비 10.2% 향상시켰다.
Choi et al. (2026) studied this question.