1. 컨텍스트 기반 추천 시스템
컨텍스트 기반 추천 시스템은 다양한 유형의 컨텍스트 정보를 고려하여 추천을 수행하는 시스템입니다. 여기서 컨텍스트란 사용자나 아이템의 특정 상황이나 조건을 나타냅니다. 이러한 컨텍스트 정보는 시간, 위치, 소셜 데이터 등 다양한 형태를 가질 수 있습니다.
예를 들어, 소매점에서 추천되는 옷의 종류는 계절, 날씨, 그리고 고객의 현재 위치와 같은 컨텍스트에 따라 달라질 수 있습니다. 또 다른 예로는 특정 유형의 축제나 휴일이 사용자의 활동에 미치는 영향을 고려하여 추천을 조정할 수 있습니다.
컨텍스트 기반 추천 시스템은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.
- 개인화 강화: 사용자의 특정 상황에 맞게 추천을 제공함으로써 사용자 경험을 더욱 개인화하고 향상시킬 수 있습니다.
- 다양성 증가: 다양한 컨텍스트를 고려함으로써 추천 결과의 다양성을 증가시킬 수 있습니다.
- 환경에 민감한 추천: 특정 도메인이나 환경에 특화된 추천을 제공하여 정확성을 높일 수 있습니다.
- 유연성: 다양한 컨텍스트 정보를 활용함으로써 다양한 도메인에서 적용 가능한 유연한 시스템을 만들 수 있습니다.
컨텍스트 기반 추천 시스템은 특히 도메인별 환경과 밀접한 관련이 있어 해당 도메인에서 매우 강력한 성능을 발휘할 수 있습니다.
2. 시간에 민감한 추천 시스템
시간에 따라 변화하는 사용자의 관심과 아이템의 특성을 고려하는 시간에 민감한 추천 시스템은 다양한 환경에서 유용하게 활용됩니다. 여러 방식으로 이러한 추천 시스템의 시간적 측면을 반영할 수 있습니다.
1) 커뮤니티 태도의 진화: 사용자의 관심과 선호도는 시간이 지남에 따라 변화할 수 있습니다. 이는 커뮤니티 태도가 변화하고 사용자의 관심사가 발전함에 따라 아이템의 평점이 시간에 따라 변할 수 있음을 의미합니다.
2) 계절 및 시간대에 따른 변화: 아이템의 특성에 따라 평점이 특정 시간, 요일, 월, 계절에 따라 달라질 수 있습니다. 이를 통해 계절적 또는 시간적으로 적절한 추천을 제공할 수 있습니다.
시간에 민감한 추천 시스템은 주로 다음과 같은 방식으로 구현됩니다.
1)협업 필터링 시스템에서의 시간 통합: 시간을 명시적 매개변수로 고려하여 협업 필터링 시스템을 구성합니다. 사용자-아이템 평점 행렬에 시간 정보를 통합하여 특정 시간대의 사용자 행동을 반영합니다.
2) 컨텍스트 기반 추천 시스템의 특수 경우: 특히 컨텍스트 기반 추천 시스템에서는 시간적인 변화를 고려한 특수한 경우가 있습니다. 계절, 시간대 등이 컨텍스트의 일부로 취급되어 추천 프로세스에 반영됩니다.
또한, 대용량 데이터 세트에 액세스하는 것이 특히 중요하며, 웹 클릭 스트림과 같은 암시적 피드백 데이터 세트에서는 순차 패턴 마이닝 및 마르코프 모델과 같은 기술이 활용될 수 있습니다. 이러한 방식으로 사용자와 아이템 간의 동적인 상호작용을 반영하여 효과적인 추천을 제공할 수 있습니다.
3. 위치 기반 추천 시스템
최근에는 GPS를 지원하는 모바일 기기의 인기가 높아지면서, 사용자들은 위치 기반 추천 시스템에 큰 관심을 가지게 되었습니다. 여행하는 사용자는 주변 식당의 평점을 기반으로 최적의 식당을 선택할 수 있으며, 이러한 추천 시스템은 주로 위치와 관련된 정보를 활용합니다. 여러 시스템 중 포스퀘어(Foursquare)가 있습니다. 포스퀘어는 다양한 장소를 추천하는데, 이때 두 가지 유형의 공간적 지역성이 중요한 역할을 합니다.
- 사용자별 지역성 (선호 지역성): 사용자의 지리적 위치는 그들의 선호도에 중요한 영향을 미칩니다. 예를 들어, 위스콘신에 사는 사용자는 뉴욕에 사는 사용자와 동일한 영화 선호도를 가지지 않을 수 있습니다. 이것은 사용자의 선호 지역성이라고 불립니다.
- 아이템별 지역성 (이동 지역성): 아이템의 지리적 위치는 사용자의 현재 위치에 따라 아이템의 관련성에 영향을 미칠 수 있습니다. 사용자는 일반적으로 현재 위치에서 멀리 떨어진 장소로 이동하려는 경향이 적습니다. 이것은 이동 지역성이라고 불립니다.
선호 지역성과 이동 지역성에 대한 알고리즘은 각각 다르게 구현됩니다. 선호 지역성은 주로 컨텍스트 감지 시스템과 관련이 있으며, 이동 지역성은 휴리스틱으로 설계되는 경우가 많습니다. 이를 통해 사용자에게 더 적합하고 맞춤형 추천을 제공할 수 있습니다.
4. 소셜 추천 시스템
소셜 추천 시스템은 네트워크 구조, 소셜 신호, 태그, 또는 이러한 다양한 네트워크 양상의 결합을 기반으로 합니다. 일반적으로, 소셜 신호와 태그를 활용하는 소셜 추천 시스템은 순전히 구조적 측면에 기반한 추천 시스템과 약간 다른 방식으로 작동합니다.
- 구조적 측면에 기반한 추천 시스템: 이러한 시스템은 주로 네트워크 자체 내에서 노드와 링크를 분석하여 추천을 수행합니다. 예를 들어, 특정 사용자의 직접적인 연결 또는 유사한 패턴을 갖는 노드들이 선호하는 항목을 추천하는 데 중점을 둘 수 있습니다.
- 소셜 추천 시스템: 이는 소셜 네트워크에서 발생하는 다양한 소셜 신호와 태그를 사용하여 제품이나 콘텐츠를 추천하는 시스템입니다. 사용자 간의 관계, 친구 추천, 또는 공통된 관심사와 같은 소셜 신호를 통해 사용자에게 더 맞춤형 추천을 제공합니다.
두 시스템은 각각 자체적인 강점과 특징을 가지고 있습니다. 순전히 구조적인 측면의 시스템은 네트워크 구조에 기반하여 사용자 간의 관계를 활용하는 데 초점을 두며, 소셜 추천 시스템은 더 다양한 소셜 신호와 사용자 간 상호 작용을 고려하여 추천을 수행합니다.
이러한 소셜 추천 시스템은 사용자 경험을 향상시키고 사회적인 연결성을 고려한 추천을 제공하여 더 유용한 결과를 도출할 수 있습니다.
'AI 및 데이터 분석' 카테고리의 다른 글
| 딥러닝이란 무엇인가 - 인공지능(AI), 머신러닝, 딥러닝 (1) | 2023.12.02 |
|---|---|
| 추천시스템 구축 및 운영을 위한 핵심 포인트 (0) | 2023.12.01 |
| 지식 기반, 인구 통계학적, 하이브리드 - 추천시스템의 기본 모델 (2) (0) | 2023.11.30 |
| 협업 필터링 모델, 콘텐츠 기반 추천 시스템 - 추천시스템의 기본 모델 (1) (1) | 2023.11.30 |
| 빅데이터 탐색을 위한 주요 기술 도구들 (1) | 2023.11.29 |
