우리는 일상 생활에서 개인화 추천 시스템을 수없이 접하고 있습니다. 온라인 쇼핑몰에서 취향에 맞는 상품을 추천 받거나, 스트리밍 플랫폼에서 흥미로운 영화나 드라마를 추천 받는 것이 대표적인 예입니다.

그렇다면 이런 추천 시스템은 어떤 원리로 움직이는 걸까요? 이번 글에서는 개인화 추천 시스템의 주요 기법과 알고리즘에 대해 소개하고 그 예시도 함께 살펴보도록 하겠습니다.

1. 통계 기반 추천

첫번째로 소개할 기법은 바로 통계 데이터에 기반한 추천입니다. 개인화된 콘텐츠를 제공하는 기법은 아니지만 추천 시스템의 가장 기초가 되는 방식이므로 간단히 소개하겠습니다. 통계 기반 추천은 많은 사람들이 좋아한(클릭, 찜하기, 구매 등) 상품을 추천하는 방식입니다.