지능형 추천 시스템 개발 설계 및 구현 연구

1. 서론

급증하는 데이터 시대에 사용자에게 최적의 정보를 제공하는 것은 매우 중요한 과제다 이 연구는 사용자의 선호도와 행동 패턴을 정교하게 분석하여 개인 맞춤형 콘텐츠를 추천하는 지능형 추천 시스템을 개발하는 것을 목표로 한다 개인 맞춤형 콘텐츠 추천을 통해 사용자 만족도를 높이고 서비스 효율성을 개선하는 데 기여할 수 있다 본 시스템은 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링 기법을 효과적으로 결합한 하이브리드 접근 방식을 채택한다 이는 각 필터링 기법의 강점을 활용하고 약점을 상호 보완하여 추천 정확도와 효율성을 극대화하기 위함이다 특히 사용자 간의 상호작용 데이터를 분석하는 협업 필터링은 사용자의 취향 유사성을 기반으로 추천을 제공하며 콘텐츠 자체의 특징을 분석하는 콘텐츠 기반 필터링은 콘텐츠의 속성 및 내용을 고려하여 추천 목록을 생성한다 이 두 가지 방법의 장점을 통합함으로써 사용자에게 더욱 다양하고 정확한 추천을 제공할 수 있다 이 연구는 컴퓨터 공학 및 머신러닝 데이터 분석 분야의 전문 지식을 바탕으로 진행되며 실제 서비스 환경에 적용 가능한 효율적이고 정확한 추천 시스템을 구축하는 데 중…