AI 추천 시스템은 오늘날 거의 모든 디지털 플랫폼에서 사용자 경험을 향상시키기 위해 중요한 역할을 합니다. 이 시스템은 개별 사용자의 선호도를 예측하고 맞춤형 콘텐츠를 제공함으로써 사용자 참여를 증대시키는 데 목적이 있습니다. Netflix의 영화 추천, Amazon의 상품 추천, Spotify의 음악 추천 등이 대표적인 예입니다. 이처럼 AI 추천 시스템은 사용자 데이터를 분석해 최적의 콘텐츠를 추천하며 사용자와 플랫폼 간의 상호작용을 최적화합니다. 본 글에서는 추천 시스템의 작동 원리와 구현 방법, 사용되는 다양한 알고리즘을 설명하고자 합니다.AI 추천 시스템의 주요 개념추천 시스템의 작동 원리를 이해하려면 기본적인 개념들을 숙지해야 합니다. 추천 시스템은 크게 콘텐츠 기반 필터링(Content-b..

AI 추천 알고리즘의 기본 개념추천 알고리즘은 대개 머신러닝 및 데이터 분석 기법을 활용하여 사용자의 취향과 행동을 분석하고 이에 맞는 콘텐츠를 추천합니다. 이를 위해 사용자 정보(과거 기록, 클릭 패턴 등)를 수집하여 유사한 패턴을 가진 다른 사용자 혹은 항목을 바탕으로 적합한 콘텐츠를 예측합니다. 기본적으로 이러한 추천 알고리즘은 사용자의 이탈을 줄이고, 체류 시간을 늘리며, 만족도를 높이는 것을 목표로 합니다.추천 알고리즘의 종류와 특징협업 필터링사용자 기반 협업 필터링사용자 기반 협업 필터링은 사용자가 과거에 선택했던 콘텐츠와 유사한 취향을 가진 다른 사용자가 선택한 항목을 추천합니다.아이템 기반 협업 필터링아이템 기반 협업 필터링은 사용자가 선호하는 특정 콘텐츠와 비슷한 속성을 가진 다른 아이템..