추천시스템 개요

추천시스템 개요

 

사용자 관점

- 사용자 취향/선호 파악

- 예측, 제공

 

서비스 제공자 관점

- 서비스 제공자가 목표로 하는 KPI 달성 (매출, PV, UV)

 

도메인에 따라 다른 접근 방식 요구

 

추천: 어떤 사용자에게 어떤 아이템을 제공할 것인가?

 

사용자 요소

- 선호

- 취향

- 흥미, 관심

- 의도

- 상황

- 맥락

 

사용자 정보

- 나이

- 성별

- 위치

- 직업

 

 

아이템 정보

- 이름

- 색

- 사이즈

- 카테고리

- 가격

 

 

행동

- 클릭

- 구매

- 장바구니

- 좋아요

- 머무른 시간

 

 

엔지니어가 바라보는 추천

- 사용자나 서비스에 필요한 바를 잘 정의

- 다양한 데이터 수집

- 적절한 방식을 통해 적합도 계량

- 적절한 방식으로 제공

 

 

검색 vs 추천

결국 비슷하지만 큰 차이가 존재

 

넓게 보면 검색도 추천의 한 영역, 검색 기술을 추천에도 다양하게 활용 가능하다.

 

추천 시스템 아키텍쳐