특정 상품에 대한 사용자의 선호도는 상품의 질 외에도 많은 요소들에 의해 결정된다. 추천시스템에 있어 이러한 외적 요소들의 반영은 데이터의 부족을 포함한 여러 가지 근본적인 문제가 존재하여 지난한 일이었다. 그러나 공공데이터의 개방과 다양하고 방대한 양의 데이터를 가진 평가 플랫폼의 등장 등 기반 환경이 갖춰짐에 따라 외적 요소들의 접근이 용이해 졌다. 이러한 변화에 따라 본 논문은 상품의 품질 외에 사용자의 선호도에 영향을 주는 요소들을 반영할 수 있는 추천시스템 구조를 제안하고 사례를 적용하여 이러한 요소가 실제 선호도에 미치는 영향을 관찰하고자 한다. 제안하는 시스템의 구조는 크게 영향요소를 선정하고 추출하는 과정과 문장 분석을 활용하여 부족한 데이터를 보충하는 과정, 평가데이터와 영향요소를 결합하고 병합하는 과정으로 나눌 수 있으며 제안시스템의 결과 그룹과 실제 사용자 선호도 그룹 간 비교를 통해 구조 변수 설정의 적절성 등을 판단할 수 있는 검증 과정 또한 함께 제안한다.
특정 상품에 관한 사용자의 선호도는 상품의 질 외에도 많은 요소들에 의하여 결정된다. 추천시스템에 있어 이러한 외적 요소들의 반영은 데이터의 부족을 포함한 여러 가지 근본적인 문제가 존재해 지난한 일이었다.