콘텐츠기반 필터링의 정의와 실제 사용 사례

콘텐츠기반 필터링(Content-Based Filtering)은 추천 시스템에서 특정 아이템의 특성(속성)을 바탕으로 유사한 항목을 추천하는 방법입니다. 주로 사용자 개개인의 선호도를 파악하고, 그에 맞춰 개인화된 추천을 제공하는 데 초점을 맞춥니다.

오늘은 지난 포스팅에이어 추천시스템의 하나인 콘텐츠 기반 필터링에 대하여 알아보겠습니다.

목 차

1. 콘텐츠 기반 필터링의 정의

2. 2. 콘텐츠기반 필터링의 실제 사용 사례

 

1. 콘텐츠기반 필터링의 정의

콘텐츠 기반 필터링은 아이템의 내부 속성을 분석하여 사용자에게 비슷한 특성의 아이템을 추천하는 방식으로, 사용자의 취향에 맞는 제품, 서비스, 콘텐츠 등을 제공하는 데 유용하게 사용됩니다.

콘텐츠기반 필터링의 핵심은 아이템의 특성과 사용자의 선호도입니다. 예를 들어, 사용자가 A라는 영화에 높은 평점을 매겼다면, 이 영화의 장르, 배우, 감독 등과 비슷한 다른 영화를 추천하는 방식입니다. 즉, 아이템의 속성에 대한 정보가 풍부할수록 더 정밀한 추천이 가능해집니다.

★ 콘텐츠 기반 필터링의 작동 원리:

⦁ 아이템 속성 분석: 각 아이템의 특성을 파악합니다. 예를 들어, 영화라면 장르,

감독, 배우, 제작 연도 등 다양한 속성 정보를 추출합니다.

⦁ 사용자 프로파일 구축: 사용자가 선호하는 아이템의 속성 정보를 기반으로 사용자

프로파일을 구축합니다. 이 프로파일은 사용자가 어떤 특성을 좋아하는지를

나타냅니다.

⦁ 유사 아이템 추천: 사용자의 프로파일과 유사한 속성을 가진 아이템을 찾아

추천합니다. 이 과정은 유사도 측정 방법을 사용하여 아이템 간의 유사성을

계산합니다.

콘텐츠 기반 필터링에서 자주 사용되는 유사도 계산 방식은 코사인 유사도(Cosine Similarity)입니다. 두 아이템 간의 속성 벡터를 이용하여 두 벡터 간의 코사인 각도를 계산하고, 이를 통해 얼마나 유사한지를 판단합니다. 코사인 값이 1에 가까울수록 두 벡터가 매우 유사하다고 볼 수 있습니다.

 

2. 콘텐츠기반 필터링의 실제 사용 사례

 

콘텐츠기반 필터링은 여러 산업 분야에서 활발히 사용되며, 그 대표적인 활용 사례는 다음과 같습니다.

 

★ 전자상거래 플랫폼 (Amazon, eBay 등)

전자상거래 사이트에서도 콘텐츠기반 필터링이 자주 활용됩니다. 대표적으로 **아마존(Amazon)**의 추천 시스템을 예로 들 수 있습니다. 사용자가 특정 제품을 구매하거나 자주 검색하는 경우, 그 제품과 유사한 제품들이 추천됩니다. 예를 들어, 사용자가 책을 구매했다면, 그 책과 같은 저자나 같은 주제를 다루는 책이 추천됩니다.

아마존은 제품의 설명, 카테고리, 사용자 리뷰 등을 기반으로 유사한 제품을 찾고, 이를 다른 사용자에게 추천합니다. 이는 사용자가 관심을 가질 만한 제품을 빠르게 찾아볼 수 있도록 도와주며, 구매 경험을 개선하는 데 기여합니다.

 

★ 뉴스 애플리케이션 (Google News, Flipboard 등)

뉴스 애플리케이션에서도 콘텐츠기반 필터링이 널리 사용됩니다. 사용자가 읽은 기사들의 주제나 카테고리를 분석하여, 비슷한 주제의 뉴스 기사를 추천하는 방식입니다. 예를 들어, 사용자가 기술 관련 뉴스를 자주 읽으면, 이후에 인공지능, 빅데이터 등과 관련된 기술 뉴스가 추천될 수 있습니다.

구글 뉴스(Google News)나 플립보드(Flipboard) 같은 플랫폼에서는 사용자가 관심을 가질 만한 기사들을 자동으로 찾아 추천해주기 때문에, 사용자 경험이 크게 향상됩니다.