하이브리드 추천시스템의 등장과 성능 향상 전략

소개

"하이브리드 추천시스템의 등장과 성능 향상 전략"에 대한 내용입니다.

목차

1. 서론

2. 본론
(1) 하이브리드 추천시스템의 개념과 필요성
(2) 협업 필터링과 콘텐츠 기반 추천의 상호 보완성
(3) 하이브리드 모델의 주요 유형과 구조적 특징
(4) 행렬 분해와 딥러닝을 결합한 최신 접근법
(5) 성능 향상을 위한 다양성·정확성 균형 전략
(6) 산업별 하이브리드 추천시스템 적용 사례
(7) 사회적 쟁점과 정책적 고려 사항

3. 결론

4. 참고문헌

본문내용

정보의 양이 기하급수적으로 증가하는 오늘날, 사용자 맞춤형 정보를 제공하는 추천시스템은 디지털 산업 전반에서 핵심 기술로 자리 잡았다. 그러나 협업 필터링은 희소성과 콜드스타트 문제에 직면하고, 콘텐츠 기반 추천은 다양성 부족과 과거 선호에의 과도한 집중이라는 한계를 노출하였다. 이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 하이브리드 추천시스템이다. 하이브리드 접근법은 두 가지 이상의 알고리즘을 결합하여 상호 보완적인 강점을 살리고, 기존 방식의 약점을 완화하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 하이브리드 추천시스템의 등장 배경과 구조적 특징을 살펴보고, 성능 향상 전략과 실제 응용 사례를 통해 그 의의를 고찰한다.

참고자료

· Burke, R. [2002]. "Hybrid Recommender Systems: Survey and Experiments". User Modeling and User-Adapted Interaction, 12(4), 331–370.
· Koren, Y., Bell, R., & Volinsky, C. [2009]. "Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems". Computer, 42(8), 30–37.
· Zhang, S., Yao, L., Sun, A., & Tay, Y. [2019]. "Deep Learning Based Recommender System: A Survey and New Perspectives". ACM Computing Surveys, 52(1), 1–38.
· 이성준. [2020]. <추천시스템의 원리와 응용>. 한양대학교 출판부.
· 김지현 기자. [2023]. <하이브리드 추천, 정확성과 다양성의 균형을 찾아서>. 동아일보.