AI 기반 추천 시스템 기초 개념과 활용 사례
📋 목차 추천 시스템의 등장 배경 기초 개념: 어떻게 작동할까? 유형별 추천 시스템 설명 실제 서비스 적용 사례 추천 알고리즘의 윤리와 한계 추천 시스템의 미래와 트렌드 FAQ 우리가 넷플릭스에서 영화를 고를 때, 쿠팡에서 상품을 고를 때, 이미 AI는 우리를 돕고 있어요. 자연스럽게 내 취향을 파악해주고, 나보다 먼저 필요한 걸 알아차리는 기술이 바로 추천 시스템이에요. 내가 보기엔 이건 단순한 편의 기능을 넘어서, 디지털 세상에서 개인화된 경험을 가능하게 해주는 아주 중요한 기술 중 하나라고 생각해요. 사용자와 콘텐츠를 연결해주는 다리가 되어주는 느낌이에요. 추천 시스템의 등장 배경 인터넷이 발전하면서 정보의 양도 엄청나게 많아졌어요. 사용자는 수많은 콘텐츠, 제품, 뉴스 사이에서 무얼 볼지 선택하기가 점점 더 어려워졌죠. 그래서 등장한 게 바로 추천 시스템이에요. 사용자의 선택을 도와주는 기술이죠. 처음에는 단순한 '인기 콘텐츠 순위' 정도였어요. 하지만 시간이 지나면서 사용자 개개인의 취향에 맞춰 정보를 제공하려는 방향으로 진화하게 돼요. 이때부터 AI가 본격적으로 활용되기 시작한 거예요. 특히 유튜브, 아마존, 넷플릭스 같은 플랫폼에서 추천 시스템은 핵심 기능이 되었어요. 플랫폼에 오래 머물게 하고, 만족도를 높이고, 구매 전환까지 연결되니까요. 사용자 경험과 기업 수익에 모두 영향을 주는 기술이에요. 추천 시스템은 이제 단순한 ‘선택 유도’가 아니라, 디지털 소비 패턴의 핵심 전략으로 자리 잡았어요. 데이터가 쌓일수록 정확도가 올라가고, 사용자 경험은 더 부드러워지죠. 이게 바로 AI가 추천을 담당하는 이유예요. AI 추천 시스템의 필요성이 커진 이유 상황 ...