추천시스템의 정의와 추천 알고리즘의 종류

추천시스템(Recommender System)은 온라인 서비스에서

사용자에게 개인화된 콘텐츠나 제품을 추천하는 데 사용되는

기술입니다. 우리가 매일 접하는 넷플릭스, 유튜브, 아마존과 같은

플랫폼에서 영화나 제품을 추천받는 것이 모두 추천시스템의

결과입니다. 이러한 시스템은 사용자의 행동 데이터를 분석해,

개인 취향에 맞춘 콘텐츠를 추천하는 역할을 합니다.

이번 글에서는 추천시스템의 정의와 함께 다양한 추천 알고리즘의

종류를 살펴보겠습니다.

추천시스템

목 차

1. 추천시스템의 정의

2. 추천 알고리즘의 종류

 

1. 추천시스템의 정의

추천시스템은 사용자에게 적합한 아이템을 제안하는 목적으로 개발된

인공지능(AI) 기반 시스템입니다.

이 시스템은 사용자 개개인의 선호도, 검색 패턴, 구매 이력 등의

데이터를 분석하여 맞춤형 추천을 제공합니다. 사용자는 검색하지

않더라도 자신에게 맞는 콘텐츠를 쉽게 찾을 수 있어 만족도와 사용

편의성이 높아집니다.

추천시스템은 주로 다음 두 가지 방식으로 작동합니다

⦁ 사용자 행동 데이터 분석: 사용자가 어떤 콘텐츠를 얼마나 자주

소비하는지, 어떤 카테고리에 관심이 있는지를 파악하여 이를

바탕으로 추천을 제공.

⦁ 사용자 유사성 분석: 다른 사용자들이 소비한 콘텐츠와 비슷한

항목을 추천하여, 사용자가 새로운 콘텐츠를 발견할 수 있도록

지원.

예를 들어, 넷플릭스는 사용자가 시청한 영화나 시리즈를 기반으로

유사한 장르의 콘텐츠를 추천하며, 아마존은 사용자의 구매 이력에

따라 추천 제품을 제안합니다. 이처럼 추천시스템은 사용자 경험을

크게 개선하는 데 중점을 둔 기술로, 전자상거래, 미디어 스트리밍

서비스, 소셜 미디어 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

 

2. 추천 알고리즘의 종류

추천시스템은 다양한 알고리즘을 사용하여 사용자에게 적합한

아이템을 추천합니다. 이러한 알고리즘은 크게 협업

필터링(Collaborative Filtering), 콘텐츠 기반 필터링(Content

-based Filtering), 하이브리드 필터링(Hybrid Filtering) 등으로 나눌

수 있습니다. 각각의 알고리즘은 다른 방식으로 데이터를 분석하고

사용자에게 적합한 추천을 제공합니다.

1) 협업 필터링(Collaborative Filtering)

협업 필터링은 가장 널리 사용되는 추천 알고리즘 중 하나로,

사용자의 행동 데이터를 바탕으로 추천을 제공합니다. 이 알고리즘은

비슷한 선호도를 가진 다른 사용자들의 데이터를 기반으로 개인화된

추천을 생성합니다. 즉, "나와 비슷한 취향을 가진 다른 사용자가

좋아하는 아이템"을 추천하는 방식입니다.

2) 콘텐츠 기반 필터링(Content-based Filtering)

콘텐츠 기반 필터링은 사용자가 이전에 좋아했던 아이템의 특징을

분석하여 유사한 항목을 추천하는 방식입니다. 이 알고리즘은

사용자가 선호하는 콘텐츠의 속성(장르, 키워드, 스타일 등)을

학습하고, 유사한 속성을 가진 다른 아이템을 추천합니다.

예를 들어, 특정 장르의 책을 자주 읽는다면, 해당 장르와 유사한

책을 추천받을 수 있습니다.

이 방법은 사용자의 과거 행동 데이터를 기반으로 하여 개인

취향을 보다 세밀하게 분석하고, 이에 맞춘 맞춤형 추천을

제공합니다. 콘텐츠 기반 필터링은 주로 문서, 영화, 음악 등에서

많이 사용되며, 사용자의 명시적인 선호도를 반영하는 데

유리합니다.

3) 하이브리드 필터링(Hybrid Filtering)

하이브리드 필터링은 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링의 장점을

결합한 방식입니다. 두 가지 방법을 통합하여 추천의 정확도와

다양성을 높이는 데 주로 사용됩니다. 이 방식은 협업 필터링이

가지는 데이터 부족 문제와 콘텐츠 기반 필터링이 가지는 개인

취향 고정 문제를 동시에 해결할 수 있습니다.

예를 들어, 넷플릭스는 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링을 결합한

하이브리드 방식을 사용하여 개인 맞춤형 추천을 제공합니다.

이 방식을 통해 새로운 콘텐츠나 잘 알지 못했던 장르의 영화를

쉽게 발견할 수 있습니다.