TIL
오늘 한 일
- 추천 시스템 개념
사용자의 과거 행동이나 아이템의 특성을 분석하여, 방대한 데이터 중 사용자가 가장 좋아할 만한 정보를 선별해 제공하는 기술입니다.
- 주요 추천 방식 (필터링 기술)
- 콘텐츠 기반 필터링 (Content-based Filtering)
아이템의 고유 특성(뉴스 키워드, 영화 장르 등)을 분석해 사용자의 프로필과 대조합니다.
사용자가 과거에 좋아했던 것과 비슷한 유형을 찾아주는 방식입니다.
- 협업 필터링 (Collaborative Filtering)
“취향이 비슷한 사람들은 다른 아이템에 대해서도 비슷한 선호도를 보일 것”이라는 가정에서 출발합니다.
사용자 기반: 나랑 비슷한 패턴을 가진 다른 사용자가 구매한 것을 추천합니다.
아이템 기반: 특정 아이템을 고른 사람들이 함께 선택한 다른 아이템을 추천합니다.
- 하이브리드 추천 시스템 (Hybrid Systems)
위 두 방식의 장점을 결합하여 데이터 부족 문제(Cold Start)를 해결하고 정확도를 높인 방식입니다.