방대한 양의 정보로 가득 찬 현대 인터넷에서 콘텐츠 필터링 문제는 매우 중요해졌습니다. 이는 인생을 변화시킬 수 있는 심각한 문제에서부터 평범한 오락에 이르기까지 모든 것과 관련이 있습니다. TV 시리즈 한 편은 여러 주간을 빼앗아갈 수 있으며, 그러한 시리즈가 수십만 개가 있다면 어떻게 해야 할까요? 이 문제를 해결하기 위해, 우리는 모든 주제에 대해 몇 가지 제안을 제공하는 추천 생성기를 만들기 시작했습니다.
오늘날 사람들은 수입을 늘리기 위해 지난 한 시간 동안 새로운 영화나 좋아하는 음악가의 신곡 뷰 수에서부터 날로 인기를 끌고 있는 우주 관광의 수익성에 이르기까지 우리 삶의 모든 측면을 분석하려고 합니다. 공개 데이터를 기반으로 당사 알고리즘은 데이터를 분석하고 선호도에 따라 추천을 생성할 수 있습니다. 추천 시스템은 온라인 스토어의 제품 추천에서부터 영화나 음악 제안에 이르기까지 다양한 목적으로 구성할 수 있습니다.
실제 기술 마ニア(그리고 궁금증을 갖고 있던 사람들을 위한)와 많은 사람들은 이러한 생성기 중에서 실제로 두 시스템을 모두 사용하여 사용자가 많이 사용할수록 추천이 더 정확해지는지를 확인합니다.
추천 생성기 알고리즘은 다양한 원칙을 기반으로 작동할 수 있습니다. 몇 가지 가장 인기 있는 방법을 살펴보겠습니다.
협업 필터링: 이 메서드는 자신과 유사한 다른 사용자의 행동과 선호도 분석을 기반으로 합니다. 예를 들어, 두 사용자가 유사한 제품을 구매하면 시스템은 다른 사용자에게 한 제품을 추천할 수 있습니다.
컨텐츠 기반 필터링: 이 경우 콘텐츠 분석을 기반으로 추천이 만들어집니다. 예를 들어, 온라인 스토어의 경우 이미 본 제품이나 구매한 제품과 유사한 제품일 수 있습니다.
하이브리드 시스템: 이 시스템은 앞서 언급한 두 가지 접근 방식을 모두 결합하여 더 정확한 추천을 제공합니다.
이러한 생성기를 사용하면 추천이 각 사용자에게 맞춤화되고 관련성이 높아지며, 웹사이트 또는 애플리케이션과의 상호 작용이 향상됩니다. 온라인 스토어의 매출을 늘리든, 사용자에게 더욱 흥미로운 콘텐츠를 제공하든, 플랫폼과의 상호 작용을 향상시키든, 온라인 추천 생성기는 이러한 목표를 달성하는 데 도움이 됩니다.