Autoencoder 기반 추천 시스템 조사

Ⅰ. Introduction

추천 시스템은 현대 정보 사회에서 사용자에게 개인화된 경험을 제공하는 중요한 도구이다. 이러한 시스템은 다양한 영역에서 활용되며, 영화 추천, 상품 추천, 음악 추천 등 사용자에게 맞춤형 정보를 제시하는 역할을 한다. 최근 몇 년 동안 데이터의 양이 폭발적으로 증가하면서 추천 시스템의 중요성도 더욱 커지고 있다. 사용자 행동 데이터, 상품 정보, 리뷰 등 방대한 데이터를 처리하고 분석하여 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추천하는 것은 기술의 발전뿐만 아니라 비즈니스의 성공에도 큰 영향을 미친다. 추천 시스템의 기법은 크게 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, 하이브리드 방법으로 나눌 수 있다. 협업 필터링은 사용자들 간의 유사성을 기반으로 추천을 생성하며, 사용자가 과거에 선호했던 항목들을 바탕으로 다른 사용자의 평점을 예측하는 방식이다. 반면, 콘텐츠 기반 필터링은 아이템의 특성이나 내용을 분석하여 유사한 항목을 추천하는 방식이다. 그러나 이러한 전통적인 방법들은 데이터의 희소성, 새로운 사용자나 아이템에 대한 cold start 문제, 그리고 사용자 취향의 다양성을 잘 반영하지 못하는 한계가 있다. 이러한 전통…(생략)