AI 추천 시스템: 지능형 추천을 위한 핵심 기술
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능
대상자
- 개발자, 데이터 과학자, AI 엔지니어
- 난이도: 중급 이상 (알고리즘 이해, Python 코드 구현 필요)
핵심 요약
- AI 기반 추천 시스템의 핵심 원리는 협업 필터링(Collaborative Filtering)과 컨텐츠 기반 필터링(Content-Based Filtering)을 기반으로 하며, 하이브리드 모델을 통해 정확도를 극대화함.
- Python 라이브러리(surprise, scikit-learn)를 활용한 협업 필터링(RMSE 평가) 및 컨텐츠 기반 필터링(TF-IDF + 코사인 유사도) 구현 예시 제공.
- 실무 구현 고려사항으로 데이터 전처리, 실시간 vs 배치 추천, 콜드 스타트 문제, 설명 가능성(XAI) 등이 포함됨.
섹션별 세부 요약
1. 소개
- AI 추천 시스템은 사용자 선호도를 예측하여 개인화된 경험을 제공하는 핵심 기술로, 스트리밍 플랫폼, 이커머스 등에 적용됨.
- 기존 시스템(규칙 기반, 통계 기반)의 한계를 머신러닝/딥러닝으로 극복하며, 사용자 행동 데이터(명시적/암시적 피드백)를 기반으로 추천.
2. 주요 알고리즘
- 협업 필터링
- User-Based: 유사한 사용자 그룹의 선호도 기반 추천 (예: 사용자 A와 B의 영화 선호도 비교).
- Item-Based: 유사한 항목 간 관계 기반 추천 (예: "더 매트릭스" → "인셉션").
- 기술적 구현: SVD, NMF를 사용한 행렬 분해, surprise 라이브러리의
KNNBasic
활용. - 컨텐츠 기반 필터링
- 항목 속성(장르, 키워드, 감독)을 기반으로 추천 (예: SF 영화 + 여성 주인공 → 유사한 영화 추천).
- TF-IDF로 텍스트 벡터화, 코사인 유사도 계산 (scikit-learn 사용).
3. 하이브리드 모델
- 하이브리드 접근으로 협업/컨텐츠 기반의 강점 결합:
- Weighted Hybrid: 점수의 가중 평균.
- Mixed Hybrid: 여러 시스템의 추천 결과 통합.
- 예시: 음악 스트리밍 서비스에서 협업 필터링(사용자 행동) + 컨텐츠 필터링(장르, BPM) 결합.
4. 딥러닝 기반 추천
- DNN, RNN, GNN 활용:
- DNN: 사용자-항목-맥락 간 비선형 관계 모델링.
- GNN: 사용자/항목을 노드로 한 그래프 구조로 복잡한 관계 분석 (예: 넷플릭스).
- Wide & Deep 모델: 기억력과 일반화 능력 균형 잡힌 학습.
5. 실무 고려사항
- 데이터 전처리: 결측치 처리, 특성 공학, Apache Spark로 확장성 확보.
- 실시간 추천 vs 배치 추천: 웹 실시간 콘텐츠 vs 일일 이메일 뉴스레터.
- 콜드 스타트 문제: 하이브리드 모델, 컨텐츠 기반 필터링으로 해결.
- 평가 지표: NDCG, MAP, RMSE 활용. A/B 테스트를 통한 알고리즘 최적화.
- 설명 가능성: XAI 기술로 추천 이유 시각화 (예: "이 영화를 추천한 이유: 유사한 장르 + 인기 감독").
결론
- 하이브리드 모델과 딥러닝 기반 알고리즘을 결합하여 추천 정확도를 극대화하고, NDCG 같은 지표로 성능 검증.
- surprise 및 scikit-learn 라이브러리 사용 시, RMSE를 기준으로 모델 최적화.
- 실시간 처리가 필요한 경우, 분산 컴퓨팅(Spark)을 활용하고, 콜드 스타트 문제는 컨텐츠 기반 필터링으로 대응.