1. 유저 기반 추천 시스템(User-based Recommendation System)
이 방식은 사용자 간의 유사성을 기반으로 추천을 제공합니다. 유저 기반 추천 시스템은
사용자들 간의 유사성을 파악하고, 비슷한 취향 또는 행동 패턴을 보이는 사용자들이 선호하는 항목을 추천합니다.
유저 기반 추천 시스템은 사용자 간의 유사성을 계산하기 위해 사용자 메타데이터를 활용합니다.
이메일, 평가, 검색 이력, 구매 기록 등의 정보를 통해 사용자 간의 유사성을 평가하고,
비슷한 관심사를 가진 사용자들이 공통적으로 선호하는 아이템을 추천합니다.
2. 아이템 기반 추천 시스템(Item-based Recommendation System)
아이템 기반 추천 시스템은 아이템 간의 유사성을 기반으로 추천을 제공합니다.
이 방식은 사용자가 특정 아이템을 선호할 경우, 그 아이템과 비슷한 다른 아이템을 추천합니다.
이 추천 시스템은 아이템 메타데이터의 유사성을 계산합니다.
예를 들어, 사용자가 특정 영화나 상품을 선호한 경우, 해당 아이템과 유사한 다른 아이템을 추천합니다.
이러한 유사성은 아이템의 속성, 특징, 구성 요소 등을 기반으로 계산됩니다.
유저 기반과 아이템 기반 추천 시스템은 각각의 장단점을 가지고 있습니다.
유저 기반 추천 시스템은 사용자의 취향 변화에 민감하고, 새로운 사용자에 대한 추천이 어려울 수 있지만,
사회적 추천 및 커뮤니티 기반의 추천을 잘 다룹니다. 반면, 아이템 기반 추천 시스템은
아이템 간의 유사성을 파악해 추천하기 때문에 새로운 아이템에 대한 추천이나 콘텐츠의 증가에 효과적입니다.
많은 추천 시스템은 이러한 접근 방식들을 결합하여 하이브리드 추천 시스템을 구축하여 최상의 추천을 제공합니다.
이러한 시스템은 여러 데이터, 기술을 활용하여 사용자의 선호도를 더 정확하게 파악하고 그에 따른 추천을 제공합니다.
본 게시글은 ChatGPT의 도움을 받아 작성하였습니다.