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필터링
추천 시스템 구축하기: 개인화된 사용자 경험
한추천
2025년 6월 14일
9분 읽기
협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링 등 추천 시스템의 핵심 알고리즘과 실제 구현 방법을 다룹니다.
넷플릭스, 아마존, 스포티파이 등이 사용하는 추천 시스템은 어떻게 작동할까요? 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, 하이브리드 방식 등 다양한 추천 알고리즘의
원리와 구현 방법을 알아보겠습니다.
협업 필터링은 사용자 간의 유사성을 기반으로 추천을 제공합니다. '당신과 비슷한 취향을 가진 사용자들이 좋아하는 아이템'을 추천하는 방식으로, 사용자-아이템 행렬을 분석하여 구현할 수 있습니다.
콘텐츠 기반 필터링은 아이템의 특성을 분석하여 추천합니다. 사용자가 이전에 좋아했던 아이템과 유사한 특성을 가진 다른 아이템을 추천하는 방식입니다.
실제 서비스에서는 하이브리드 방식을 사용하여 각 방법의 장점을 결합합니다. 딥러닝 기반의 Neural Collaborative Filtering이나 Matrix Factorization 기법을 활용하면 더욱 정확한 추천이 가능합니다.
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댓글 (5)
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김
김준호2025년 6월 24일좋아요 1개
정말 유익한 글이네요! 성능 최적화 부분이 특히 도움이 되었습니다.
김
김준호2025년 6월 23일
성능 최적화와 관련된 베스트 프랙티스가 더 있다면 공유 부탁드립니다.
김
김준호2025년 6월 22일좋아요 2개
프로덕션 환경에서 실습 예제를 적용할 때 주의할 점이 있을까요?
최
최현우2025년 6월 21일좋아요 2개
이런 내용을 찾고 있었는데 잘 정리해주셔서 감사합니다. 성능 최적화 설명이 인상적이었어요.
최
최현우2025년 6월 18일좋아요 2개
글 잘 읽었습니다. 핵심 개념 관련해서 추가 질문이 있는데 답변 부탁드려도 될까요?
