추천 시스템 (Recommendation System)

Recommendation System

사용자가 과거에 평가/구매/검색했던 history를 이용해서 사용자의 취향을 찾아내고 사용자가 좋아할 만한 아이템을 추천하는 시스템이다.

 

 

장점

• user side : 자신이 원하는 것을 고르는데 시간과 노력이 준다.
• company side : 홍보 효과가 있으며 매출이 증가한다.
• computer scientist side : 기술을 발전시키거나 신기술을 개발할 수 있다.

 

종류

• Content-based approach
  • content : 아이템의 속성 (예 : 영화의 content : 장르, 감독, 영화 길이 등)
  • 비슷한 content를 가지고 있는 아이템들을 추천한다.
  • 과거에 사용자가 구매했던 item list로부터 content를 꺼내서 결합하고, 사용자가 보지 않은 아이템으로부터 추출한 content와 similarity를 비교하여 높은 similarity의 item을 추천한다.

• Collaborative filtering(CF) approach
  • 다른 사람들의 취향을 반영한다.
  • 나와 비슷한 취향의 다른 사람들(collaborate)이 좋아했던 것을 추천한다.
• Trust-based approach
  • 신뢰를 기반으로 아이템을 추출한다.
  • 신뢰하는 사람들(trust network)이 공통적으로 좋아하는 아이템을 추천한다.
  • Trust network
    • 신뢰하는지에 대한 정보를 모은 네트워크
    • 형성 : 공통적으로 좋아하는 아이템이 존재하거나 신뢰하는 사람이 신뢰하는 다른 사람들을 엮어서 trust network를 구성한다.
• Hybrid approach : 여러 방법을 합친 방법