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추천시스템의 알고리즘

전문가 제언: ○ 추천시스템을 향상시키기 위한 여러 연구가 이루어지고 있는 요즘, 실제 전자 상거래 사이트에서 사용되는 추천시스템을 설계한 기업들은 최신 기술과 전문가 검토 과정의 결합을 통해 추천시스템을 구축하는 것이 바람직하다.

○ 최근 데이터마이닝과 텍스트마이닝 기법을 활용, CRM구축을 위한 마케팅전략 컨설팅 및 분석모델링을 전문으로 하는 기업이 늘고 있으며 데이터마이닝 기법을 활용한 개인별 추천시스템 알고리즘 및 인물데이터베이스를 실시간으로 갱신해주는 텍스트마이닝 기법을 활용한 맞춤형 뉴스 프로젝트를 진행하고 있다.

○ 서울대 산업공학과의 박종헌 교수팀과 한 기업이 2007년 5개월 여 간의 공동 프로젝트를 통해 탄생한 ‘개인맞춤영상 추천시스템’은 회원 개인의 사이트 이용 및 구매행태에 의거한 개인 맞춤 영상을 제시하는 시스템으로, 로그인 유저 혹은 과거 로그인 때와 동일 IP 방문 유저는 메인페이지의 ‘미니샵’ 공간 및 동영상 페이지 내에서 본인에게 맞춤 제안된 영상을 만날 수 있게 되며, 이 추천시스템을 통하여 이용자들은 본인의 성향에 맞는 영상을 더욱 편리하게 접하게 되고, 구매로까지 이어질 가능성도 한층 높아질 수 있다고 본다.

○ 최근 기존의 아이템 기반의 협동적 필터링 기술의 문제점을 보안하고 추천시스템의 예측 능력을 향상시키기 위하여 유사한 선호도를 가지는 고객들의 평가에 근거하여 상품들의 유사도를 구하고 특정 상품에 대한 고객 선호도를 예측 추천해 주는 기법이 지속적으로 제안되고 개발되어야 한다.

저자: Toshihiro Kamishima
자료유형: 학술정보