추천시스템에서의 알고리즘 정리

 

아래와 같은 알고리즘을 기반으로 사용자에게 개인화된 추천을 제공할 수 있다.

 

• 협업 필터링(Collaborative Filtering):
  • 사용자 기반 협업 필터링(User-based Collaborative Filtering): 유사한 취향을 가진 사용자들을 기반으로 추천하는 방식.
  • 항목 기반 협업 필터링(Item-based Collaborative Filtering): 유사한 항목들을 기반으로 추천하는 방식.
• 콘텐츠 기반 필터링(Content-based Filtering):
  • 사용자의 과거 행동이나 명시적 피드백을 기반으로 항목의 속성을 분석하여 추천하는 방식.
• 하이브리드 추천 시스템(Hybrid Recommendation Systems):
  • 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링을 결합한 방식으로, 두 접근법의 장점을 결합하여 보다 정확한 추천을 제공.
• 행동 데이터 기반 추천(Behavioral Data-Based Recommendation):
  • 사용자들의 행동 데이터를 수집하고 분석하여 추천하는 방식. 클릭스트림 데이터, 검색 기록 등을 활용.
• 딥러닝 기반 추천(Deep Learning-Based Recommendation):
  • 인공 신경망을 이용하여 사용자와 항목 간의 복잡한 관계를 학습하여 추천을 제공.