추천시스템(Recommender System) 개요

Intro

빅데이터 시대가 도래함에 따라, 사용자들이 접하는 정보의 양 또한 늘어나게 되었다.
수많은 정보들 중 본인에게 필요한 정보를 찾는 과정 안에서 드는 시간과 비용 또한 증가하게 되었다.
이를 해결하기 위해 추천시스템의 중요성이 다시한번 강조되고 있다.

추천시스템이란?

추천시스템(Recommender System)은 “다음에 어떤 행동을 하면 좋을지?” 의사 결정을 지원하는 기술이다.
사실, 우리의 실생활에서도 유튜브의 맞춤 동영상 제공 알고리즘, 쿠팡의 함께 사면 좋은 뭂품 추천 등 추천시스템은 쉽게 접할 수 있다.

추천시스템의 종류

보통 서점에서 책을 사고자 할 때, 베스트셀러로 가장 잘 판매되는 책들을 나열해 놓는다. 이는 가장 쉽고 효과적인 추천 방식 중 하나이다.
이러한 방식도 좋지만, 그 책들 중 사고자 하는 책을 고를 때 책의 표지와 목차 등의 내용을 직접 확인해서 구매를 결정해야 하는 과정이 필요하다. 이러한 과정들을 대신해주는 것 또한 추천시스템의 목적이다.
쉽게 말해서 사용자(구매자)의 선호도를 파악하여 개인화된 추천을 진행해 줄 수 있다는 것이다.
서점에서 내가 좋아하는 카테고리의 책을 추천받아 선택에 드는 시간을 줄여줄 수 있는 것이다.

이러한 개인화된 추천시스템을 위한 알고리즘은 크게 다음과 같이 나뉜다.