협업 필터링 추천 알고리즘의 원리와 한계

소개

"협업 필터링 추천 알고리즘의 원리와 한계"에 대한 내용입니다.

목차

1. 서론

2. 본론
(1) 협업 필터링의 기본 개념과 철학적 배경
(2) 사용자 기반 협업 필터링의 원리
(3) 아이템 기반 협업 필터링의 작동 방식
(4) 차원 축소와 행렬 분해 기법의 적용
(5) 협업 필터링의 주요 한계: 희소성 문제와 콜드스타트
(6) 확장성과 실시간성의 기술적 제약
(7) 편향과 다양성 문제, 그리고 사회적 파급효과

3. 결론

4. 참고문헌

본문내용

인터넷과 모바일 기술의 확산은 사용자와 아이템 간의 상호작용 데이터를 폭발적으로 증가시켰다. 이러한 데이터 속에서 개별 사용자에게 적합한 콘텐츠를 선별하여 제공하는 기술로 협업 필터링은 가장 대표적인 추천 접근 방식으로 자리잡았다. 협업 필터링은 개인의 명시적 취향을 묻지 않고, 유사한 행동을 보이는 다른 사용자들의 집합적 패턴을 바탕으로 개인의 선호를 추정한다는 점에서 큰 의의를 가진다. 그러나 기술이 널리 활용되면서 동시에 구조적 한계도 드러나고 있다. 본 논문은 협업 필터링의 원리와 작동 방식을 고찰하고, 그 과정에서 나타나는 기술적·사회적 한계를 종합적으로 검토한다.

참고자료

· Sarwar, B., Karypis, G., Konstan, J., & Riedl, J. [2001]. "Item-based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms". Proceedings of the 10th International Conference on World Wide Web, 285–295.
· Koren, Y., Bell, R., & Volinsky, C. [2009]. "Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems". Computer, 42(8), 30–37.
· Adomavicius, G., & Tuzhilin, A. [2005]. "Toward the Next Generation of Recommender Systems: A Survey of the State-of-the-Art and Possible Extensions". IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 17(6), 734–749.
· 이성준. [2020]. <추천시스템의 원리와 응용>. 한양대학교 출판부.
· 김현우 기자. [2023]. <협업 필터링, 여전히 추천의 중심 기술인가>. 매일경제.