협업필터링 (2) 썸네일형 리스트형 추천 시스템 (PR시리즈 A/S) 일전에 PR시리즈라는 타이틀로 20 차례에 걸쳐서 추천 시스템 및 알고리즘에 대한 다양한 글을 적었었습니다. 이후로도 계속 추천 관련 업무를 진행하고 있기 때문에 그 이후에 추천에 관한 생각을 정리할 필요가 있을 것같아서 글을 적습니다. 예전 글과 반복되는 내용도 있지만, 이 글을 처음 읽는 분들을 위해서 중복된 내용도 간략히 다시 적겠습니다. 초기의 추천 시스템은 아이템 Item 자체 또는 그것의 메타데이터를 이용해서 관련성을 맺어서 추천해줬습니다. 그래서 이름도 CBF, 즉 Content-based Filtering입니다. 보통 추천 알고리즘에서는 Recommendation보다는 Filtering이라는 용어를 많이 사용하는데, 필요한 것만 걸러서 보여준다 정도로 이해하면 될 것같습니다. Filteri.. 알고리즘에 따른 추천 시스템의 분류 (PR시리즈.4) 앞으로 다양한 주제의 글이 남아있지만, 이번 포스팅이 추천 시스템에서는 가장 핵심이 되는 추천 알고리즘에 대한 글입니다. 본격적으로 추천 알고리즘이 개발된 것은 20여 년 밖에 되지 않지만, 실 서비스에서 쉽게/바로 적용이 가능하고 그 효과도 즉각적으로 측정이 가능하기 때문에 다양한 방법들이 개발되었습니다. 밑에서 자세히 설명하겠지만 대부분의 알고리즘들이 매우 간단하여, 데이터마이닝에 큰 지식이 없는 이들도 쉽게 구현, 적용할 수 있어서 다양한 분야의 전문가들이 추천 알고리즘에 살을 붙여서 개념의 간단성에 비해서 매우 다양한 방법들이 존재합니다. 가장 원시적인 추천 알고리즘은 컨텐츠 기반의 필터링 (CBF)이 될 듯합니다. 아이템의 속성/메타데이터를 이용해서 연관 아이템을 묶어주기 때문에 별로 어렵지 않.. 이전 1 다음