효율적인 추천 시스템의 기술적 분석에 관한 연구
A study on technical analysis of efficient recommendation systems
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초록
추천 시스템은 사용자의 관심사를 분석하여 선호도를 예측하고, 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 기술로 빠르게 발전하고 있다. 이 기술은 YouTube, 아마존, 쿠팡, 네이버 쇼핑과 같은 다양한 온라인 플랫폼에서 사용자 경험을 극대화하는 데 중요한 역할을 한다. 사용자의 이전 행동을 학습하고 현재의 취향을 반영함으로써 더욱 정교한 개인화 서비스를 가능하게 한다. 본 논문에서는 다양한 응용 분야의 동향을 분석하여 인공지능 기술이 추천 시스템 개발에 어떻게 기여하는지 기술한다. 또한 대표적인 문제인 콜드 스타트 문제와 알고리즘 편향에 관해서 기술한다. 따라서 사용자의 선호도와 행동을 분석하여 개인화된 콘텐츠, 제품, 서비스를 제공하는 전자상거래, 온라인 광고, 스트리밍 서비스 등 추천 시스템이 적용되는 다양한 분야에서 만족도를 높일 수 있다.
Abstract
Recommendation systems are rapidly developing as a technology that analyzes users' interests, predicts preferences, and provides customized content. This technology plays an important role in maximizing the user experience on various online platforms such as YouTube, Amazon, Coupang, and Naver Shopping. It enables more sophisticated personalized services by learning users' previous behaviors and reflecting their current tastes. In this paper, we analyze trends in various application fields and describe how artificial intelligence technology contributes to the development of recommendation systems. We also describe representative problems such as the cold start problem and algorithm bias. Therefore, it can increase satisfaction in various fields where recommendation systems are applied, such as e-commerce, online advertising, and streaming services, which provide personalized content, products, and services by analyzing users' preferences and behaviors.