고성능 협업 필터링 시스템 개선 방안과 활용 전략 연구

1. 서론

최근 급증하는 데이터와 사용자의 다양한 요구를 만족시키는 추천 시스템 구축이 중요해지고 있다 정보 과학 및 컴퓨터 공학 분야에서 협업 필터링은 추천 시스템의 핵심 기술로 자리매김했으며 사용자의 과거 행동 데이터를 기반으로 개인화된 추천을 제공하는 데 효과적이다 그러나 기존 협업 필터링 시스템은 데이터의 부족, 신규 사용자 문제, 희소 아이템 문제 등의 한계를 가지고 있어 성능 향상을 위한 지속적인 연구가 필요하다 이 연구는 이러한 문제점을 해결하고 시스템 성능을 향상시키는 다양한 개선 방안을 제시하고 실제 서비스에 적용 가능한 활용 전략을 제안한다
2. 협업 필터링 시스템의 현황과 문제점 분석

현재 널리 사용되는 협업 필터링 기법은 사용자 간의 유사성 또는 아이템 간의 유사성을 기반으로 추천을 제공한다 대표적인 기법으로 사용자 기반 협업 필터링과 아이템 기반 협업 필터링이 있다 그러나 이러한 기법들은 데이터 스파스니스 문제, 즉 사용자와 아이템 간의 상호작용 데이터가 부족한 문제에 취약하다 이는 신규 사용자나 희소 아이템에 대한 추천 정확도를 떨어뜨리는 주요 원인이다 또한 사용자의 선호도 변화를…