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추천 시스템의 목적은 사용자가 원하는 상품에 대한 연관된 정보를 찾아 이를 사용자에게 제공해주는 것이다. 사용자의 선호를 정확히 파악하기 위해서는 추천 시스템에서 사용하는 사용자 프로파일 정보나 구매 이력 데이터가 정확하고 신뢰할 수 있으며, 지속적으로 관리되어야 할 것이다. 하지만 현실에서는 사용자 프로파일에 대한 품질관리 이슈는 쉽게 간과되기도 한다. 더욱이 사용자들은 때로 의도적으로나 또는 실수로 자신의 프로파일에 대한 잘못된 정보를 기업에게 제공한다. 따라서 이와 같이 정확하지 않은 사용자 정보를 바탕으로 한 추천 시스템은 정확한 정보를 이용한 시스템에 비해 낮은 성과를 나타낼 것이다. 본 연구에서는 추천 시스템에서 사용되는 사용자 프로파일 데이터의 품질 문제를 조명하고, 사용자 프로파일 데이터의 신뢰성을 평가하고 추천시스템에 활용하는 시스템 프레임워크를 소개한다. 구체적으로, 사용자 프로파일 정보의 신뢰성을 평가하기 위해 사용자의 사회관계망상에서 이웃으로 위치한 사용자들에 대한 프로파일 정보를 이용하는 협업적 추론 모형을 개발한다. 실증분석을 위해서는 국내 이동통신사의 사용자 데이터를 이용하였으며, 발신 사용자의 프로파일 정보 중 사용자 연령 값에 대한 신뢰성 여부를 판단하였다. 실제 연령이 알려져 있는 표본을 이용한 실험 결과 본 모형에서 제공한 데이터 신뢰도 상위 순으로 연령 프로파일 식별 결과의 정확도가 높은 것으로 나타났다. 본 연구는 입력 데이터의 품질관리 관점에서 추천 시스템 분야로의 활용이라는 측면에서 기존연구에 기여하며, 시스템 프레임워크 및 실증분석 방법은 기업의 추천 시스템의 성과 향상 측면에서도 활용가치가 높다.