내용 기반 필터링의 의미와 개념에 대해 알아보겠습니다.
콘텐츠 기반 필터링의 의미와 개념 이해
콘텐츠 기반 필터링은 사용자가 이전에 선택하거나 선호했던 콘텐츠를 분석하고 알고리즘과 데이터 분석을 기반으로 유사한 콘텐츠를 추천하는 기술을 말합니다. 콘텐츠 기반 필터링은 사용자의 프로필 데이터와 사용자가 과거에 좋아했던 콘텐츠에 대한 데이터를 기반으로 합니다. 인공지능(AI)수업 딥러닝유사한 유형의 콘텐츠를 분석하고 추천하는 개인화된 추천 시스템입니다. 콘텐츠 기반 필터링이 대표적인 예입니다. 넷플릭스나 디즈니 플러스OTT(Over The Top) 서비스와 같은 구글 주식회사이것은 다음에 의해 운영됩니다 유튜브 비디오 서비스추천 시스템을 갖추고 있습니다. 추천 시스템은 콘텐츠 기반 필터링의 상위 개념입니다. 데이터를 기반으로 사용자의 행동과 선호도를 분석하고, 사용자의 선호도를 미리 예측하거나, 인공지능이나 딥러닝 알고리즘을 통해 사용자의 선호도에 맞는 상품과 서비스를 제안하고 추천합니다.
콘텐츠 기반 필터링의 의미와 개념 설명
콘텐츠 기반 필터링은 사용자가 이전에 선호했던 콘텐츠를 분석하여 이와 유사한 새로운 콘텐츠를 추천하는 기술을 말합니다. 콘텐츠 기반 필터링은 줄여서 “CBF”라고도 합니다. 콘텐츠 기반 필터링은 사용자의 콘텐츠 항목에 대한 프로필 데이터를 사용하여 사용자가 과거에 좋아했던 콘텐츠 항목과 유사한 콘텐츠 항목을 추천하는 추천 시스템의 한 유형입니다. 사용자가 과거에 높은 평가를 준 콘텐츠와 유사한 콘텐츠를 찾아 제공합니다. 추천 시스템은 사용자의 미래 행동을 예측하거나 사용자의 선호도를 파악하여 제품이나 서비스를 추천 또는 제안하는 인공 지능(AI) 시스템을 말합니다. 사용자의 미래 행동을 예측하는 대부분의 기술은 모두 추천 시스템입니다. 추천 시스템은 데이터 분석을 기반으로 사용자에게 새로운 항목을 추천하는 모든 방법을 말합니다. 추천 시스템은 소비자가 관심을 가질 수 있는 제품과 서비스를 데이터를 기반으로 제안하여 소비자가 제한된 시간과 기회 내에 온라인 쇼핑몰, 비디오 스트리밍 서비스, OTT 서비스 등 수많은 옵션 중에서 제품과 서비스를 선택할 수 있도록 하는 매우 중요한 분야입니다.[콘텐츠 기반 필터링과 추천 시스템]
내용 기반 필터링은 추천 시스템의 하위 개념입니다. 추천 시스템을 알고리즘별로 분류할 때 내용 기반 추천 시스템을 내용 기반 필터링이라고 합니다. 내용 기반 필터링은 사용자가 과거에 구매한 상품 및 서비스, 사용자가 과거에 시청한 콘텐츠, 사용자가 높은 평가를 준 상품 및 서비스, 사용자가 즐겼던 콘텐츠와 유사한 상품 및 서비스, 그리고 콘텐츠를 추천하는 형태입니다. 추천 시스템은 딥러닝을 기반으로 하기 때문에 추천 프로세스를 명확하게 이해하기 어렵습니다. 내용 기반 필터링(CBF) 기술을 사용하여 각 개인에게 개인화된 상품을 추천할 수 있습니다. 예를 들어, 넷플릭스디즈니 플러스와 같은 OTT(Over The Top) 서비스에서 사용자가 이전에 좋아했던 영화가 액션 장르 영화라면 다양한 영화 중에서 액션 장르 영화를 추천한다. 구글이 운영하는 유튜브도 같은 원리로 동작한다. 플랫폼 시스템은 개인이 관심을 가질 만한 콘텐츠를 지속적으로 추천하는 방식으로 동작한다. 유튜브에 접속하면 사용자의 데이터를 분석해 사용자가 관심을 가질 만한 콘텐츠만 추천하기 때문에 시간 가는 줄 모르고 시청하게 될 수 있는데, 이는 사회적 이슈가 될 수 있다. 콘텐츠 기반 필터링이 추천하는 것만 보면 편향된 정보만 얻을 수 있으므로 이 점에 주의해야 한다. 콘텐츠 기반 필터링에서 중요한 것은 사용자가 과거에 경험하지 못한 새로운 콘텐츠를 추천하는 것이다. 콘텐츠 기반 필터링은 세 가지 분석 절차를 거친다. 콘텐츠 기반 필터링에서는 먼저 이미지, 음성, 비디오, 태그, 제품 설명, 리뷰 등의 콘텐츠 설명에서 콘텐츠의 특징을 추출한다. 여기서 콘텐츠를 설명하는 데이터를 인공지능 모델이 이해할 수 있는 형식인 벡터로 변환한다. 다음으로, 알고리즘을 사용하여 과거에 사용자가 좋은 평가를 내린 콘텐츠와 유사한 콘텐츠를 선택합니다. 클러스터링 알고리즘도 여기에서 사용됩니다. 마지막으로, 평가 데이터와 같이 사용할 수 있는 추가 데이터가 있는 경우 추천된 콘텐츠 후보 중에서 높은 평가를 받을 것으로 예상되는 일부 콘텐츠를 먼저 추천합니다. 콘텐츠 기반 필터링에서 중요한 요소는 유사성을 식별하고 계산하는 것입니다. 코사인 유사성, 유클리드 거리, 맨해튼 거리는 유사한 콘텐츠를 찾는 방법으로 사용할 수 있습니다.[콘텐츠 기반 필터링에서 유사성을 파악하는 방법]
벡터 간의 유사도를 이용하면 K-최근접 이웃 알고리즘이나 클러스터링 알고리즘을 적용하여 유사한 콘텐츠 항목을 찾을 수 있다. 이는 사용자가 좋아한 콘텐츠 항목이 속한 클러스터를 찾고 해당 클러스터에 포함된 다른 콘텐츠 항목을 각 개인에게 개인화된 방식으로 추천한다. 콘텐츠 기반 필터링을 통해 다른 사용자의 데이터 없이도 개인화된 추천을 할 수 있다. 또한 새로 추가된 항목이나 평가 없이 콘텐츠를 추천할 수도 있다. 추천의 근거도 데이터 분석을 기반으로 하기 때문에 타당하다. 하지만 콘텐츠 기반 필터링은 사용자가 과거에 좋아했던 콘텐츠에 대한 정보가 제공되지 않으면 각 개인에게 개인화된 추천을 하기 어렵다. 따라서 사용자가 처음 보는 사용자라면 사용자가 좋아하는 콘텐츠를 선택하도록 안내받을 수 있다. 이는 콘텐츠 기반 필터링에는 사용자가 과거에 좋아했던 콘텐츠에 대한 데이터가 필요하기 때문이다. 사용자가 처음 보는 사용자가 아니라면 그 이후로 사용자가 시청한 콘텐츠 데이터를 기반으로 추천을 할 수 있다. 필터 버블은 개인화된 추천으로 인해 발생하는 정보 편향 현상이다. 사용자가 제한된 주제와 관점의 정보만 노출되는 문제입니다. 사용자가 콘텐츠 기반 필터링에만 의존하는 경우, 자신의 가치 판단을 내리지 않고 콘텐츠에 편향을 줄 수 있습니다.