협업 필터링(Collaborative Filtering)은 사용자들의 행동 데이터를 활용하여 개인의 선호도를 예측하고, 맞춤형 추천을 제공하는 기술입니다. 이 방식은 개별 사용자의 명시적 또는 암시적 피드백을 분석하여, 비슷한 취향을 가진 사용자나 유사한 특성을 가진 아이템을 추천하는 방식으로 동작합니다. 협업 필터링은 크게 메모리 기반과 모델 기반 방법으로 나눌 수 있습니다.
메모리 기반 협업 필터링
메모리 기반 협업 필터링은 사용자의 기존 행동 데이터를 활용하여 실시간으로 추천을 수행합니다. 주로 사용자 간 또는 아이템 간의 유사도를 계산하여 추천을 제공하며, 다음과 같은 두 가지 방법이 대표적입니다.
1.1 사용자 기반(User-Based) 협업 필터링
사용자 기반 협업 필터링은 비슷한 취향을 가진 사용자 군을 찾아내어, 해당 그룹의 선호도를 바탕으로 추천을 제공합니다.
- 핵심 아이디어: 유사한 사용자들은 비슷한 선호도를 가질 가능성이 높다.
- 추천 방식:
- 사용자 간의 유사도를 계산 (예: 코사인 유사도, 피어슨 상관계수 등)
- 가장 유사한 사용자 그룹을 찾음
- 해당 사용자 그룹이 선호하는 아이템을 추천
1.2 아이템 기반(Item-Based) 협업 필터링
아이템 기반 협업 필터링은 사용자가 과거에 선호한 아이템과 유사한 아이템을 찾아 추천하는 방식입니다.
- 핵심 아이디어: 특정 아이템을 좋아하는 사용자는 유사한 아이템도 선호할 가능성이 높다.
- 추천 방식:
- 아이템 간의 유사도를 계산 (예: 유클리드 거리, 코사인 유사도 등)
- 사용자가 선호한 아이템과 가장 유사한 아이템을 찾음
- 해당 아이템을 추천
모델 기반 협업 필터링
모델 기반 협업 필터링은 머신러닝 기법을 활용하여 사용자와 아이템의 특성을 학습한 후, 새로운 사용자나 아이템에 대한 추천을 수행하는 방식입니다.
2.1 잠재 요인 모델(Latent Factor Model)
잠재 요인 모델은 사용자와 아이템을 저차원 공간(latent space)에 매핑하여 유사도를 계산하는 방식입니다. 대표적으로 행렬 분해(Matrix Factorization) 기법이 많이 사용됩니다.
- 핵심 아이디어: 사용자와 아이템의 상호작용 데이터를 행렬로 표현하고, 이를 분해하여 잠재적인 요인을 추출함.
- 대표 알고리즘:
- SVD (Singular Value Decomposition)
- ALS (Alternating Least Squares)
- NMF (Non-Negative Matrix Factorization)
2.2 분류(Classification)
머신러닝 분류 모델을 활용하여 사용자를 여러 그룹으로 나누고, 해당 그룹의 선호도를 기반으로 추천하는 방식입니다.
- 핵심 아이디어: 사용자 특성(x)을 입력받아 선호 그룹(y)을 예측
- 대표 알고리즘:
- 로지스틱 회귀(Logistic Regression)
- 랜덤 포레스트(Random Forest)
- 신경망(Neural Networks)
2.3 회귀(Regression)
사용자가 특정 아이템에 부여할 평점을 예측하는 방식으로, 평점 예측을 통해 추천 시스템의 성능을 향상시킵니다.
- 핵심 아이디어: 사용자와 아이템 정보를 입력값으로 사용하여 평점(y)을 예측
- 대표 알고리즘:
- 선형 회귀(Linear Regression)
- XGBoost
- 신경망 기반 모델
협업 필터링의 장단점
장점
- 도메인 지식 불필요: 아이템의 메타데이터 없이 사용자 행동 데이터만으로 추천이 가능함.
- 확장성: 사용자 수가 많아질수록 더욱 정확한 추천이 가능함.
- 자동적인 패턴 학습: 사용자의 명시적/암시적 피드백을 반영하여 추천 품질을 개선할 수 있음.
단점
- 콜드 스타트 문제(Cold Start Problem): 신규 사용자 또는 신규 아이템에 대한 데이터가 부족할 경우 추천이 어려움.
- 데이터 희소성(Data Sparsity): 사용자가 남긴 평점 또는 리뷰 데이터가 적을 경우 추천의 신뢰도가 낮아짐.
- 계산 비용 문제: 대규모 사용자 및 아이템 데이터를 처리할 경우 높은 계산 비용이 발생할 수 있음.
결론
협업 필터링은 추천 시스템에서 가장 널리 사용되는 방법 중 하나이며, 메모리 기반과 모델 기반 방법을 조합하여 성능을 최적화할 수 있습니다. 최근에는 딥러닝과 강화 학습을 결합한 하이브리드 추천 시스템이 주목받고 있으며, 이를 통해 협업 필터링의 한계를 극복하고 보다 정교한 추천을 제공하는 연구가 활발히 진행되고 있습니다.
추천 시스템을 구축할 때에는 데이터 특성과 사용자 경험을 고려하여 적절한 협업 필터링 기법을 선택하는 것이 중요합니다.
비즈스프링의 협업 필터링 추천 시스템이 궁금하시다면, 언제든지 문의해 주시기 바랍니다. 
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