협업 필터링과 Matrix Factorization: 추천 시스템의 기초

추천 시스템은 현대의 다양한 서비스에서 사용자에게 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 핵심 기술 중 하나로 부상했습니다. 그 중에서도 협업 필터링과 Matrix Factorization(MF)은 많은 추천 시스템에서 활용되는 강력한 알고리즘입니다. 이번 글에서는 이 두 가지 알고리즘의 기본 개념에 대해 알아보겠습니다.

1. 협업 필터링의 이해

협업 필터링은 사용자들 간의 상호 작용 정보를 기반으로 아이템을 추천하는 기술입니다. 이는 사용자가 선호하는 아이템을 다른 유사한 사용자들의 선호도를 기반으로 예측하는 방식입니다. 주로 사용자 기반 협업 필터링과 아이템 기반 협업 필터링으로 나뉩니다.

사용자 기반 협업 필터링

• 유사한 사용자들끼리 그룹을 형성하고, 해당 그룹의 선호도를 기반으로 추천을 수행합니다.
• 예를 들어, A와 B 사용자가 비슷한 아이템을 선호했다면, A가 좋아할 만한 새로운 아이템을 B가 이미 좋아한 아이템을 기반으로 추천할 수 있습니다.

아이템 기반 협업 필터링

• 유사한 아이템끼리 그룹을 형성하고, 해당 그룹의 선호도를 기반으로 추천을 수행합니다.
• A 아이템과 B 아이템이 비슷한 사용자들에게 선호되었다면, A를 선호한 사용자에게 B 아이템을 추천할 수 있습니다.

 

2. Matrix Factorization의 핵심 개념

Matrix Factorization은 협업 필터링의 한 변종으로, 사용자-아이템 평가 행렬을 잠재 요인으로 분해하는 기법입니다.

평가 행렬 분해:

• 사용자와 아이템 간의 평가를 나타내는 행렬을 낮은 차원의 행렬들의 곱으로 근사하는 방식입니다.
• 이를 통해 잠재적인 사용자와 아이템 특성을 추출하게 되며, 이를 활용하여 추천을 수행합니다.

Singular Value Decomposition (SVD):

• SVD는 Matrix Factorization에서 널리 사용되는 기법 중 하나입니다.
• 이는 행렬을 세 개의 행렬의 곱으로 분해하는 기법으로, 잠재 요인을 추출하는 데에 사용됩니다.

 

협업 필터링과 Matrix Factorization은 추천 시스템에서 효과적으로 사용되는 기술로, 사용자에게 더 나은 경험을 제공하는 데 기여하고 있습니다. 이상으로 협업 필터링과 Matrix Factorization에 대한 간략한 소개를 마치겠습니다.