하이브리드 추천 시스템 구축과 성능 분석

1. 서론

하이브리드 추천 시스템은 급증하는 정보 속에서 사용자에게 개인화된 콘텐츠를 효과적으로 제공하는 핵심 기술이다 특히 전자상거래 영화 추천 음악 플랫폼 등 다양한 분야에서 사용자 경험 향상에 필수적인 요소로 자리 잡았다 본 연구는 콘텐츠 기반 필터링과 협업 필터링의 강점을 결합한 하이브리드 추천 시스템을 구축하고 실제 데이터를 기반으로 성능을 면밀히 분석한다 이는 사용자의 선호도를 보다 정확하게 예측하고 나아가 개인 맞춤형 서비스를 제공하는 데 크게 기여할 것으로 기대된다

연구의 궁극적인 목표는 콘텐츠 기반 필터링과 협업 필터링의 장단점을 심층적으로 분석하고 이를 바탕으로 두 기법의 시너지 효과를 극대화하는 최적의 하이브리드 모델을 제시하는 것이다 이를 위해 다양한 데이터 전처리 기법을 적용하고 알고리즘의 매개변수를 최적화하는 과정을 거친다 또한 정밀도 재현율 F1 스코어 AUC 등의 다양한 평가 지표를 활용하여 시스템의 성능을 정량적으로 평가하고 개선 방향을 모색한다 본 연구에서 제시하는 하이브리드 추천 시스템은 단순히 기존 기법의 결합을 넘어 상호 보완적인 관계를 통해 추천 정확도…