기획(PM & PO)/📍 Basic

이번엔 "여러 후보 가운데 가치 있는 것을 선정"하는 과정, '프로세스 (추천설계)' 과정을 알아보자. 추천 시스템의 알고리즘은 각기 다른 특징과 함께 다양한 방법을 갖고 있다. 때문에 적절한 알고리즘을 채택하기 위해 각 알고리즘 별 특징을 파악하고 설계하는 과정이 필요하다!! 📌 내용 기반 필터링(Content-based filtering) 유저가 어떤 아이템을 좋아하는지 나타내는 '유저 프로필'과 아이템의 다양한 성질을 담은 '아이템 특징'과의 유사도를 계산한다. 이 유사도를 바탕으로 유저에게 아이템을 추천하는 알고리즘이 바로 컨텐츠 기반 필터링이다. 그러면 이 필터링 기법을 예시와 함께 그 과정을 알아보자. 1️⃣ 아이템 특징의 획득 컨텐츠 기반 필터링에서 사용할 아이템의 특징 획득 방법은 성질에 ..

✅ 편리하고 예쁜 UI / UX 추천시스템은 실제 서비스에 도입하기 전 고도화된 추천 알고리즘을 사용한다. 그러나 개인 유저마다 추천시스템이 가치 있는 아이템을 제공한다고 하더라도, 유저에게 가장 최적의 형태와 편리한 기능을 갖추지 못하면 그 가치도 전달되지 않는다. 그렇기 때문에 UI/UX (User Interface/Experience)는 서비스에 있어 매우 중요한 요소로 작용한다. 유저나 시스템이 달성하고자 하는 목적 또한 다양하고, 도메인에 따라 서비스마다 상이하게 드러나기도 한다. 결국 구축하고자 하는 추천 시스템에 적합한 UI/UX는 어떤 것이 있는지, 또 해당 서비스에서는 무엇이 가장 적절할지 기획자는 계속해서 고민하고 숙고하며, 공부할 필요가 있다. ✅ 사용자의 목적에 맞는가? 우린 추천시..

✅ 해당 글은 OREILLY 의 '추천 시스템 입문 교재'를 참고해 정리한 글입니다!! 더 자세한 내용이 궁금하시다면 교재를 참고해주세요!! 📌 추천 시스템 최근 각종 미디어 컨텐츠가 온라인 상에서 다양한 서비스를 통해 제공되고 있다. 유튜브의 알고리즘 기반 '맞춤 동영상' , 스포티파이의 '추천 플레이리스트', 배달의 민족 GPT 기반 '메뉴 추천' 기능 등등. 광범위한 영역의 상품이나 동영상, 메뉴 중에서 사용자가 직접 키워드를 입력하고 찾는 행위는 더이상 효율적이지도 않고, 사실... 불편하다. "내가 일일이 골라야 해?? 그냥 내 취향에 맞게 골라주면 안돼??" 이런 시대적 요구와 기술 발전에 발맞추어 등장한 것이 바로 '추천 시스템'이다. 유저(고객)들은 특별히 키워드를 입력하지 않고도 마음에 ..