추천 알고리즘 종류

creator3568 2025. 3. 15. 11:13

사용자가 어떤 내용의 아이템을 좋아하는지 나타내는 사용자 프로필과 아이템의 다양한 성질을 나타내는 특징을 추출한 아이템 특징과의 일치도 즉, 유사도를 계산함으로써 좋아할 만한 아이템을 사용자에게 추천하는 알고리즘입니다.

사용자 프로필	아이템 특징
사용자들이 좋아하는 아이템의 특징을 나열한 리스트	아이템 속성 정보 등의 특징을 나열한 리스트

내용 기반 필터링으로 사용자 1에게 아이템을 추천 할 경우 사용자 1의 프로필에 주목하여 유사도가 높은(비슷한) 아이템 특징을 가진 아이템을 찾습니다.

이때 아이템1과 아이템2 중 아이템1의 특징이 사용자1과 더 많이 일치하므로 유사도가 더 높다고 생각할 수 있습니다. 따라서, 아이템1을 추천합니다.

아이템 특징 획득

내용 기반 필터링에서 사용할 아이템 특징을 획득하는 방법은 아이템의 성질에 따라 다양합니다. 예를 들어

책과 같은 상품이라면
- 제목, 장르, 문자 수, 작가, 출판사 등의 속성 정보
음악 등 음성 데이터일 경우
- 작곡자, 작곡 연도
- 음성 분석을 통해 음의 높이, 음색, 음량 등을 얻어 아이템 특징으로 사용할 수 있습니다.
이미지 데이터의 경우
- 찍힌 물체, 촬영 장소, 시간
- 이미지 분석 등의 기술을 통해 색채 정보, 피사체 형태 특징 등의 정보를 추가할 수 있습니다.

사용자 프로필 획득

아이템 내용에 대한 사용자의 선호도를 나탄내는 사용자 프로필 획득 방법은 크게 2가지 입니다.

간접 지정형	직접 지정형
사용자의 구입 이력 중 가장 많이 나타난 특징을 지정	사용자가 직접 아이템 특징을 명시하도록 지정 ex: 설문 조사/ 프로필 기입 등

메모리 기반 알고리즘

사용자-사용자 메모리 기반 방법

아이템-아이템 메모리 기반 방법