소개

추천시스템

추천시스템 (Recommender System) 이란 무엇일까? 배달의 민족, 요기요, 쿠팡이츠, 도어대시(Doordash)와 같은 배달음식 서비스는 사용자의 입맛에 맞는 음식점 또는 메뉴를 추천해 준다. 스포티파이(Spotify)에서는 음악, 가수, 작곡가 등을, 쿠팡이나 아마존(amazon.com) 같은 온라인 상거래 서비스는 사용자가 관심있어할 만한 상품을 추천해 준다. 유튜브(Youtube)나 넷플릭스(Netflix)는 사용자가 관심있어할 만한 동영상을 자동으로 추천해 준다. 이처럼 인터넷 서비스에서 사용자의 과거 기록 - 동영상 감상, 음악 감상, 좋아요, 장바구니담기, 상품주문, 음식주문 등 - 을 바탕으로 추후에 이용하거나 구매할 만한 상품을 자동으로 찾아 제공하여 사용자의 편의성을 높여주는 시스템이 추천시스템이다. 분야에 따라 조금씩 다른 방식으로 정의할 수 있겠지만, 여기서는 윗 문장에서의 범주에서 추천시스템을 간단히 요약해 보려고 한다.

추천시스템의 최신 알고리즘들을 시기적절하게 소개하고자 하는 것은 아니다. 추천시스템 관련 학술지로는 ACM RecSys 가 있고 그 밖에 기계학습(Machine Learning)이나 데이터 마이닝(Data Mining)분야 학술지에도 추천시스템 또는 추천알고리즘에 관한 논문이 발표되니, 최신 이슈들을 접하는 데에는 그쪽이 도움이 될 듯하다. 여기서는 기초적인 개념들과 그에 관련된 인터넷 서비스 기술들에 대해 간단한 설명을 해보려고 한다. 추천시스템을 도입, 구현, 또는 개선하고자 하는 업체들 또는 기초 개념을 익히고 싶은 학생들에게 조금이나마 도움이 되면 좋겠다.

글쓴이 노트

안녕하세요. 글쓴이는 페어(Faire), 넷플릭스(Netflix), 노키아(Nokia)에서 추천 및 검색 알고리즘을 연구개발한 경험이 있습니다. 조지아공대에서 기계학습(Machine Learning)전공으로 박사학위를 받았고 서울대학교에서 컴퓨터 공학을 전공했습니다. 내용 오류, 오탈자, 개선점이나 이해가 안가는 부분은 jingu.kim 앳 gmail.com 으로 연락주시고 "추천 시스템 가이드" 를 이메일 제목에 포함해 주시면 감사하겠습니다. 신고해 주시면 다음에 읽는 분들에게 큰 도움이 됩니다. 감사합니다.