​강유 교수 연구진이 다양성을 고려한 개인화 순차 추천 기술을 개발하였다. 추천 다양성이란 플랫폼에 존재하는 상품들을 소외되는 항목 없이 골고루 사용자들에게 추천하는 것을 의미한다. 추천에서 다양성을 높이는 것은 온라인 상업 플랫폼의 수익을 극대화하기 위한 핵심 요소로 최근 다양화 추천과 관련된 연구에 대한 관심도가 높아지고 있다.

본 연구에서는 사용자간 순서를 고려한 다양화 추천 기술인 SAPID를 제안하였다. 기존 다양화 추천에 대한 연구는 모든 사용자에 대한 정보를 사전에 알고 있을 때 각 사용자들이 어떤 상품을 얼마나 좋아하는지를 취합하여 선호도가 비슷한 상품 중 다른 사용자들이 좋아하지 않는 아이템을 추천하는 방식으로 다양성을 높이는 방향으로 접근해왔다. 그러나 현실 시나리오에서는 미래의 사용자가 어떤 상품을 선호할지 사전에 알 수 없는 문제가 있다. SAPID는 이를 극복하기 위해 이전 데이터를 바탕으로 미래의 상품별 수요를 예측하여 현재 어떤 상품을 추천해야 다양성이 높아질지 판단한다. 본 연구는 정헌재단의 학술 연구 지원을 받았으며, 연구 결과는 2025년 3월 데이터 마이닝 및 머신 러닝 학회인WSDM2025에서 발표될 예정이다.