Recommendation System(추천 시스템)
사용자가 과거에 본 콘텐츠나 구매한 상품, 비슷한 취향을 가진 다른 사용자들의 행동을 분석해, 지금 그 사용자가 관심 있을 만한 상품이나 콘텐츠를 자동으로 골라 보여주는 시스템입니다.
한눈에 보는 정의
Recommendation System(추천 시스템)은 사용자의 과거 행동과 취향을 분석해, 관심 있을 만한 상품이나 콘텐츠를 자동으로 골라 보여주는 시스템입니다.
자세히 알아보기
- 예문: "이 영상 플랫폼의 Recommendation System은 사용자가 시청한 이력을 바탕으로 좋아할 만한 다음 영상을 자동으로 추천한다."
- 비슷한 취향을 가진 다른 사용자들이 좋아한 것을 참고하는 방식과, 콘텐츠 자체의 속성이 비슷한 것을 찾는 방식 등 여러 접근법이 있으며, 실제 서비스에서는 이를 조합해 정확도를 높입니다.
- '함께 구매한 상품'처럼 항목 간의 관계를 활용하는 Association Rule(연관규칙) (연관규칙)이나, 사용자를 취향이 비슷한 그룹으로 묶는 Clustering(군집화) (군집화) 기법이 추천 시스템을 만드는 재료로 흔히 쓰입니다.
- 사용자가 직접 검색하지 않아도 원하는 것을 미리 보여줘 만족도를 높일 수 있지만, 지나치게 한쪽으로 편향된 추천만 반복하면 새로운 취향을 발견할 기회를 줄인다는 지적도 함께 받습니다.