하이브리드 추천 시스템(Hybrid Recommender System)

협업 필터링(Collaborative Filtering)과 콘텐츠 기반 필터링(Content-based Filtering)은 각각 단점들이 존재합니다. 단점에 대한 자세한 부분들은 다음 포스팅에서 확인할 수 있습니다.

 

두가지 추천시스템의 장점들을 합하면 더 좋은 알고리즘이 나오지 않을까? 라는 아이디어를 시작으로 만들어진 추천 시스템이 바로 Hybrid Recommender System입니다.

 

Hybrid Recommender System이란 ?

협업 필터링(Collaborative Filtering) 콘텐츠 기반 필터링(Content-based Filtering)을 조합한 새로운 알고리즘입니다.

 

 

협업 필터링은 콜드 스타트의 문제가 존재합니다. 이 문제를 해결하기 위해서 하이브리드 추천 시스템은 신규 콘텐츠들은 콘텐츠 기반 필터링으로 분석을 진행한 후 충분한 데이터가 쌓이게 된다면 협업 필터링으로 정확성을 높이는 방식으로 진행됩니다.

 

대표적인 하이브리드 추천 시스템의 예시가 바로 넷플릭스라고 합니다.

 

 

 

 

참고

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dataconomy.com/2015/03/an-introduction-to-recommendation-engines/

An Introduction to Recommendation Engines - Dataconomy