아마존 협업필터링 추천방식

1. 서론

아마존 협업 필터링 추천 방식은 현대 전자상거래에서 개인화된 사용자 경험을 제공하는 데 중추적인 역할을 한다. 협업 필터링(Collaborative Filtering)은 사용자와 아이템 간의 상호작용 데이터를 기반으로 하여 추천을 생성하는 기법이다. 이러한 방식은 주로 사용자 행동 데이터를 분석하여, 비슷한 취향을 가진 다른 사용자들이 선호하는 상품을 추천하는 데 초점을 맞춥니다. 아마존은 방대한 양의 사용자 데이터를 수집하고 이를 분석하는 데 뛰어난 기술력을 보유하고 있으며, 이를 통해 사용자 맞춤형 추천 시스템을 구현하고 있다. 아마존에서의 협업 필터링은 크게 두 가지 접근 방식으로 나눌 수 있다. 첫 번째는 사용자 기반 협업 필터링(User-Based Collaborative Filtering)으로, 이 방법은 비슷한 취향을 가진 사용자들 간의 상관관계를 찾아내어, 특정 사용자가 좋아할 만한 아이템을 예측한다. 예를 들어, 만약 사용자 A와 사용자 B가 여러 상품에 대해 비슷한 평가를 했을 경우, 사용자 A가 아직 평가하지 않은 상품 중 B가 높은 점수를 준 상품을 추천하는 방식이다. 두 번째는 아이템 기반 협업 필터링(Item-Based Collaborative Filtering)…