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월간 기술동향 | 가장 가까운 머신러닝, 추천 서비스


추천 시스템(Recommendation System)이란?

 대상자가 좋아할 만한 무언가를 추천하는 시스템을 말한다. 아마 대부분의 사람들은 최소한 한 번쯤 이미 추천시스템을 경험했을 것이다. 쇼핑을 하기 위해 사이트를 방문하여 특정 상품의 정보를 얻기 위해 클릭을 하면, 화면 어딘가에 추천아이템, 인기아이템, 당신이 좋아할 만한 아이템 등 다양한 이름으로 상품을 추천하는 것을 쉽게 발견할 수 있다. 또한 시스템의 문제에 대한 해결 방법 추천과 건강에 대한 치료 방법 추천과 같은 다양한 범위에서 추천 시스템이 활용될 수 있다.


 추천시스템은 아마도 일반인들이 가장 빈번하게 접하는 머신러닝 서비스라고 얘기해도 과언은 아닐 것이다. 그만큼 추천시스템은, 특히 IT 서비스에서는 매우 중요한 핵심적인 기술이라고 할 수 있고, 전자상거래 관련 회사들은 추천시스템을 준비하거나 운영하고 있다.


추천 시스템의 주요 기술

 추천 시스템의 주요 기술은 2가지가 있고, 이 둘을 혼합하여 사용 가능하다.

<그림1 | 사용자 기반 추천(좌)과 아이템 기반 추천(우)>


1. 아이템 기반 추천 : 사용자가 구매한 물건과 유사한 물건이나 연관성이 높은 물건을 추천하는 방식

2. 사용자 기반 추천 : 사용자를 유사한 사용자별로 그룹핑하고 해당 사용자 그룹내의 사용자가 구매한 물품을 그룹의 다른 사용자에게 추천하는 방식

3. 혼합형 추천 : 사용자를 그룹핑하고, 해당 그룹의 사용자가 구매한 물품들을 아이템 기반으로 연관성을 분석하여 연관성이 높은 물품을 해당 사용자 그룹에 추천하는 방식


 주요 기술의 장점 및 단점은 아래 표와 같으며, 대표적인 추천 알고리즘으로 Collaboration Filtering(CF, 협업 필터링)을 적용하고 있다.

<표1 | 추천 서비스 주요 기술의 장단점>


 그리고 최근에는 딥러닝 기술과 결합된 추천 방법을 개발하고 있거나 연구하고 있다.


성능평가

 Collaboration Filtering을 이용해 추천시스템을 개발했다면 해당 시스템의 성능을 평가해야 한다. 성능평가는 주로 A/B 테스트를 적용한다.

※ A/B테스트: 기존의 제품 또는 알고리즘과 신규로 적용한 알고리즘을 비교 평가하는 방식


추천 시스템의 활용 사례

 마지막으로 추천 시스템(Recommendation System)의 활용 사례를 보자. 사례를 보면 더 이해하기 쉬울 것이다.


1. YouTube

 유튜브는 비디오 메타데이터(장르, 태그정보, 상영시간 등), 사용자 접속정보(로그인, 미로그인), 사용자 정보(로그인), 비디오 클릭 수, 비디오 플레이타임 정보 등의 정보들을 이용해 추천시스템을 운영하고 있다. 또한, 로그인 상태에 따라 다른 추천 방식을 적용한다. 미로그인 시(기본)에는 아이템기반으로 Collaborative Filtering 모델을 적용하여 추천하고, 로그인 후에는 사용자기반으로 Deep Collaborative Filtering 모델을 적용 중이다.


2. 아마존

 아마존은 평점(Rating),구매행위(Buying Behavior) 그리고 검색행위(Browsing Behavior) 정보들을 이용해 추천시스템을 운영하고 있다. 또한 자체적으로 기존 데이터를 기준으로 추천하는 Item-to-Item Collaborative Filtering 알고리즘을 개발했다.

<그림2 | 아마존이 특허 출원 시 제출한 추천 시스템 요약도>


 이 외에도 넷플릭스, 페이스북 등 다양한 기업에서 추천시스템을 활용하고 있다.



Reference

https://www.oss.kr/info_techtip/show/5419f4f9-12a1-4866-a713-6c07fd36e647 

https://medium.com/@cfpinela/recommender-systems-user-based-and-item-based-collaborative-filtering-5d5f375a127f 





기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

기술 협조 | 사업기획팀 윤효근 박사