[추천 시스템] 추천 시스템이란?

검색 필터링

 

정보의 양이 폭증함에 따라 정보 소비자가 원하는 정보를 얻는데 시간과 노력이 많이 필요

정보  소비자에게 원하는 정보를 쉽게 얻도록 도와주는 분야

정보 필터링의 대표적인 분야

* 검색

* 추천 시스템

 

추천 시스템

 

정보 소비가자 원하는 정보를 찾아 소비자에게 추천하는 시스템

검색과의 차이점

* 검색은 소비자가 관심사를 표현하는 검색이라는 행위를 해야함 (액티브)

* 추천은 특별한 행위 없이도 정보 전달이 가능 (패시브)

 

추천 시스템 분류

 

시나리오에 따른 분류

* 연관된 아이템 추천

** 현재 소비되고 있는 아이템과 연관된 아이템을 추천

* 개인화 아이템 추천

**소비중인 아이템이 없더라도, 개인의 관심사를 찾아 소비할 만한 아이템을 추천

피드백 종류에 따른 분류

* 명시적 피드백을 사용하는 추천 시스템

**영화 평점/좋아요, 싫어요와 같이 소비자가 명시적으로 자신의 선호를 표현한 데이터

* 암시적 피드백을 사용하는 추천 시스템

** 웹 페이지 접속 기록(상품), 음악 청취 기록과 같이 소비자가 명시적으로 표현하지는 않았지만,

   선호를 보여주는 피드백

업데이트 주기에 따른 분류

* 오프라인 추천 시스템

** 특정 시점의 데이터를 사용해 추천 결과를 계산하는 방식

* 온라인 추천 시스템

** 지속적으로 사용자의 데이터를 받아 추천 결과를 업데이트 하는 방식 (요즘 거의 주로 사용))

 

현업에서는 다양한 추천 로직이 섞인 하이브리드 추천 시스템을 많이 사용합니다.