유저베이스(Userbase) 추천 시스템
유저베이스 추천 시스템은 사용자와 비슷한 성향 또는 행동 패턴을 가진 다른 사용자에게 추천을 하는 방식입니다.
주요 아이디어는 "이 사용자와 유사한 사용자들이 무엇을 좋아하는가?"를 분석하여 추천을 제공하는 것입니다.
이 방식은 협업 필터링(Collaborative Filtering)의 일부로 사용되며 사용자-사용자 협업 필터링이라고도 불립니다.
이 방식은 사용자 간의 상호작용 데이터(예: 사용자가 상품을 구매하거나 평가한 데이터)에 의존합니다.
유저베이스 추천 시스템의 장점은 개인화된 추천을 제공할 수 있고, 새로운 상품에 대한 추천을 할 수 있습니다. 하지만 데이터 희소성 문제와 추천의 출발점인 초기 사용자에게 추천하기 어렵다는 단점이 있습니다.
아이템베이스(Itembase) 추천 시스템
아이템베이스 추천 시스템은 특정 상품 또는 아이템과 비슷한 아이템을 추천하는 방식입니다.
주요 아이디어는 "이 상품을 좋아하는 사용자들이 다른 어떤 상품들을 더 좋아할 것인가?"를 분석하여 추천을 제공하는 것입니다.
이 방식은 콘텐츠 기반 필터링(Content-Based Filtering)의 일부로 사용되며 아이템-아이템 유사도를 계산하여 추천합니다.
이 방식은 상품의 특징이나 속성을 기반으로 추천하기 때문에 사용자 간의 협업이나 상호작용 데이터가 필요하지 않습니다.
아이템베이스 추천 시스템의 장점은 상품의 특징에 대한 이해를 기반으로 추천할 수 있고, 데이터가 희소한 경우에도 동작합니다. 그러나 다양성에 제한이 있을 수 있습니다.
어떤 방식을 선택할지는 사용 사례와 데이터의 특성에 따라 다릅니다. 일반적으로 두 방식을 혼합하여 하이브리드 추천 시스템을 구축하기도 합니다.
해당 게시글은 ChatGPT의 도움을 받아 작성되었습니다.