추천 시스템은 사용자에게 관심 가질만한 아이템을 자동으로 예측하고 추천하는 기술로,
영화, 음악, 상품, 뉴스 등의 서비스에서 광범위하게 활용되고 있다.
(2) 추천 방식
협업 필터링: 다른 사용자들의 선호 데이터를 기반으로 유사 사용자에게서 추천
콘텐츠 기반 필터링: 사용자가 선호한 아이템의 속성과 유사한 항목 추천
하이브리드 방식: 협업 및 콘텐츠 기반 방식의 장점을 결합하여 정확도 향상
그림 1. 협업 기반 vs 콘텐츠 기반
출처: https://medium.com/
그림 2. 필터 버블 (콘텐츠 편식): 인터넷 정보 제공자가 맞춤형 정보를 제공하기 때문에 이용자는 걸러진 정보만을 접하게 되는 현상
출처: https://publishinstitute.org/news/algorithm-filter-bubble/
