인공지능 기반 개인 맞춤형 추천 시스템 구현 연구

1. 서론

인공지능 기반 개인 맞춤형 추천 시스템은 급증하는 정보 속에서 사용자의 효율적인 정보 탐색을 돕는 필수적인 기술이다. 현대 사회는 정보 과잉의 시대이며 사용자는 자신에게 필요한 정보를 찾는 데 어려움을 겪는다. 이러한 문제를 해결하기 위해 사용자의 선호도를 정확하게 예측하고 개인 맞춤형 콘텐츠를 추천하는 시스템의 개발이 절실하다. 본 연구에서는 이러한 요구를 충족시키기 위해 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링을 결합한 하이브리드 추천 알고리즘을 설계하고 구현한다. 특히 사용자 피드백을 실시간으로 반영하여 지속적인 학습과 시스템 개선을 통해 추천 정확도와 사용자 만족도를 높이는 데 집중한다. 머신러닝, 데이터 마이닝, 사용자 인터페이스 디자인 등 컴퓨터 공학의 다양한 분야의 지식을 통합하여 시스템을 개발하고 실제 데이터를 활용한 실험을 통해 성능을 평가한다. 최종적으로 사용자에게 편리하고 효율적인 정보 접근 환경을 제공하는 것을 목표로 한다.

하이브리드 추천 알고리즘은 기존의 단일 필터링 방식의 한계를 극복하기 위한 핵심 전략이다. 협업 필터링은 사용자 간의 유사성을 기반으로 추천을 제공하…