뚝딱뚝딱...
이래저래 바쁜 월요일~ 다들 잘 계신가요오~?
오늘의 자라나모는 온라인 플랫폼에서
활용되는, 우리 일상에 언제부턴가 깊게
관여하고 있는 '알고리즘'에 대해 간략하게
알아보는 시간을 가져보려고 합니다 ㅎㅎ
we
are Go! (리즘)
인터넷에서 내가 좋아하는 주제의
영상을 보고 났더니 비슷한 주제 혹은
다르지만 뭔가 재미있어 보이는 새로운
영상을 추천받아본 적 다들 있으시죠??
플랫폼에서는 유저의 체류 시간(랜딩 타임)을
놀리고자 추천 알고리즘을 구축하여 유저가
좋아할 만한 영상이나 콘텐츠, 제품을 계속
추천해주는 방식을 채택하고 있습니다.
체류 시간이 길어질수록 플랫폼 내에서
제품 구매든, 리뷰든, 커뮤니티 활동이든
무언가를 할 확률이 상대적으로 높아지니까요!
플랫폼이나 업체 별로 다르겠지만,
추천 알고리즘은 크게 둘로 나뉩니다.
01. 콘텐츠 기반 필터링
02. 협업 필터링
바로 이렇게 두 가지!!
콘텐츠 기반 필터링.
말 그대로 콘텐츠(영상이나 제품)의
정보를 분석하여 관련 유사 콘텐츠를
노출하도록 하는 알고리즘입니다.
쉽게 말해, A라는 인기제품이 있을 경우
그 A 제품에 관련된 수많은 유사 제품 알고리즘이
구축된 상태로 특정 유저가 A 제품을 구매하면,
그 유저에게 알고리즘이 보여지는 것입니다.
반려동물 사료를 구매하면 배변패드나
식수대, 간식 등이 추천 상품으로 뜨도록
설정해두는 것도 이런 유형에 포함이 되겠네요.
협업 필터링
이건 비슷한 종목끼리 묶인
유저들의 선호항목을 통해
추천 알고리즘을 구성합니다.
내가 A라는 제품을 선호할 경우
A를 포함해 유사 제품인 B, C까지
일괄적으로 묶어 '비슷한 유형의 사람들'을
묶어서 하나의 집단으로 인식하고
거기에 특화된 콘텐츠나 제품을 노출시키는 거죠.
콘텐츠 기반 필터링에 비해 유저들의 관여도나
네트워킹 등이 활성화된 업종에서 조금 더
유용할 확률이 높은 알고리즘인 것 같아요.
예컨대,
낚시나 드라이브, 등산, 골프 등
특정 주제에 관련하여 많은 사람들이
모이는 스포츠나 특정 커뮤니티 기반의
집단 이런 곳들 말이죠~~ ㅎㅎㅎ
이상! 오늘은 알고리즘의 세계에
대해 정말 초간단으로 알아봤습니다.
다음에는 조금 더 깊은 내용으로
함께 알아보도록 하자구요 ㅎㅎ
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