추천 시스템

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추천 시스템 입문 - 예스24

 

추천 시스템은 우리가 다음에 무엇을 하면 좋을지 의사 결정을 지원하는 기술로 주변의 다양한 서비스에 포함되어 있습니다. 유튜브 '맞춤 동영상', 트위터 '팔로우 추천', 스포티파이 '추천 플레이리스트' 같은 서비스를 예로 들 수 있습니다.

추천 시스템 정의에서 '여러 후보 가운데 가치 있는 것을 선정한다'의 의미를 알아보겠습니다. 가치를 정의하는 방법에 따라 다양한 추천 알고리즘이 제안됩니다. 

• 단순하게 열람 횟수가 많은 상위 10개의 인기 아이템을 선택하는 방법
• 사용자가 과거에 구입한 것과 유사한 것을 선택하는 방법 등

각 알고리즘은 계산은 빠르지만 예측도가 떨어지거나, 축적된 데이터 양이 충분해야 예측 정확도를 높일 수 있는 등 장단점이 존재합니다. 따라서 비즈니스 목적에 맞춰 알고리즘을 적절하게 선택해서 사용해야합니다.

추천 시스템 정의에서 '의사 결정을 지원한다'는 것은 선택한 아이템을 사용자가 실제로 열람 또는 구입하도록 제시하는 것이 중요하단 의미입니다. 사용자에게 가치 있는 아이템을 추출했다 하더라도 그 결과가 적절하게 제시되지 않으면 사용자는 해당 아이템에 대해 반응하지 않습니다. 

이 시점에서 아이템을 어떤 단계로, 어떻게 사용자에게 도달하도록 할지 설계하는 것이 의사 결정 지원에서 중요합니다. 

웹 사이트에서

• 추천 아이템을 표시할지
• 메일로 보낼지
• 스마트폰 푸시 알림을 보낼지 등등

고려해야 합니다. 그리고 상품을 구입한 시점에 다른 아이템을 추천할지, 상품을 살펴보는 중에 추천할지 등의 시점도 중요합니다. 웹 서비스에서의 사용자 경험을 고려해 의사 결정을 지원할 추천 아이템 제시 방법도 검토해야 합니다.