안녕하세요 가천대학교 소프트웨어학과 이동섭입니다!
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오늘은 요즘 유튜브 안보는 사람을 찾기 힘들정도로
인기가 많은 유튜브에 대해서 설명해보려합니다. : )
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다들 동영상 1개만 보려고 유튜브를 들어갔다가
나도 모르게 한 시간이 훌쩍 지나버린 경험이 있으실거라 생각됩니다.
그래서 오늘은 그런 경험을 하게만든
유튜브 추천동영상이 어떤 원리로 추천하는지 알아보겠습니다!
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사실 유튜브측에서는 추천 알고리즘의 동작방식을 공개한 적은 없습니다.
영업 비밀이기 때문인데요.
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하지만 보편적인 원리는 알려져있습니다.
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'협업 필터링(Collaborative filtering)' 과
'콘텐츠 기반 필터링(Content-based filtering)' 입니다.
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먼저 '협업 필터링(Collaborative filtering)'에 대해 알아보겠습니다.
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협업 필터링은 아이템 기반 추천과 이용자 기반 추천으로 나뉩니다.
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아이템 기반 추천의 예를 들면 내가 만약 콜라를 구매했다면,
탄산 음료중 사이다를 추천하는 방식입니다.
이용자 기반 추천은
같은 그룹의 사람이 햄버거를 살때 감자튀김과 콜라도 같이 샀다면,
햄버거를 살때 감자튀김과 콜라를 추천하는 방식입니다.
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협업 필터링의 장점은 개인의 취향을 정밀하게 파악 한다는 것이고,
단점은 데이터가 없으면 추천이 어려워
처음 사용하는 이용자나 새로 나온 상품은 추천하기 어렵다는 점입니다.
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다음으로는
'콘텐츠 기반 필터링(Content-based filtering)' 의 예시입니다.
만약 한 사람이 포카칩과 포테토칩을 좋아한다면
프링글스도 좋아할까요?
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프링글스가
포카칩과 포테토칩와 같이 감자로 만들었고,
짭잘한 맛이라는 공통점이 있기때문에
좋아할 것이라고 예상이됩니다.
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콘텐츠 기반 필터링의 장점은 많은 양의 데이터가 필요하지 않다는 것입니다.
단점은 '메타 정보의 한정성' 즉 상품의 프로파일을 모두 함축하는데 어려움이 있습니다.
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아마 유튜브 뿐만 아니라 넷플릭스, 멜론 등등 다양한 기업에서
밝히지 않는 추천원리가 있겠지만,
그런 원리 기반에는
오늘 소개해드린 보편적인 원리가 있다고 생각합니다.
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이렇게 일상생활에서 흔히 볼 수 있는 원리이니
유익한 정보가 되셨으면 좋겠습니다.
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이상 가천대학교 소프트웨어학과 이동섭이었습니다! : )
출처 : news.kbs.co.kr/news/view.do?ncd=4325229,brunch.co.kr/@biginsight/15,
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출처 : www.edujin.co.kr/news/articleView.html?idxno=32671
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