당신의 취향을 저격하는 디지털 큐레이션!

당신의 취향을 저격하는 디지털 큐레이션!

뭐 먹지?” “검색해보자!” “어디 가지?” “검색해보자!”

일상이 디지털화된 요즘은 보고, 듣고, 행동하는 것까지 모두 인터넷에 의존하는 시대가 왔습니다. 한편 다양한 정보가 제공되는 만큼 어떤 정보를 골라야 가장 잘 고를 수 있을지는 모든 사용자들의 고민일 것 같습니다. 똑똑하게 정보를 소비하고 효율적으로 시간을 활용할 수 있는 방법이 있다면 참 좋을 것 같은데요, 이런 고민을 말끔히 해결해 줄 친절한 서비스가 있습니다. 바로 나의 취향에 맞는 콘텐츠와 서비스만 쏙쏙 골라 추천해주는 콘텐츠 추천 서비스입니다.

콘텐츠 추천 서비스

콘텐츠 추천 서비스는 온라인에 있는 다양한 콘텐츠를 사용자의 상황이나 취향에 맞게 편집하여 추천하고 제공하는 맞춤형 서비스를 의미합니다. 수많은 디지털 정보 속에서 필요한 정보만 쏙쏙 골라준다는 의미에서 디지털 큐레이션이라고 불리기도 하는데요, 최근 콘텐츠 추천 서비스의 영역은 영화, 도서, 식품 분야를 벗어나 뉴스, 디자인, 패션, 여행까지 광범위하게 확장되었다고 합니다. 그렇다면, 나를 꼼꼼히 챙겨주는 콘텐츠 추천 서비스는 어떤 원리로 구현되는지 함께 알아봅시다!

대표적인 추천 알고리즘으로는 콘텐츠 기반(Content-based) 알고리즘과 협업 필터링(Collaborative Filtering) 알고리즘이 있습니다.

# 너의 아이템을 분석해 줄게, 콘텐츠 기반 알고리즘

콘텐츠 기반 알고리즘

콘텐츠 기반 알고리즘은 콘텐츠의 정보를 바탕으로 사용자에게 서비스를 추천해주는 알고리즘입니다. 예를 들면, 음원 서비스에서 A 노래를 듣는 사용자에게 A 노래의 장르, 가수, bpm, 발매일 등을 고려하여 A 노래와 비슷한 노래를 추천해주는 원리이죠. 콘텐츠 기반 알고리즘은 비교적 적은 데이터로도 추천에 필요한 필수적인 정보만 있다면 쉽게 추천이 가능하다는 장점이 있습니다. 발라드를 좋아하는 친구에게 새로운 발라드 곡을 추천해주고 재즈를 즐겨 듣는 친구에게 또 다른 재즈를 추천해 주는 콘텐츠 기반 알고리즘인 셈이죠.

# 너의 행동까지 살펴볼 거야, 협업 필터링 알고리즘

협업 필터링 알고리즘

협업 필터링 알고리즘은 나와 비슷한 성향을 가진 다른 사용자들이 좋아하는 것은 나도 좋아할 것이라는 가정으로 구성된 알고리즘입니다. 예를 들면, 사용자 A가 분유와 기저귀를 구입하면서 물티슈를 함께 구매했다면, 분유와 기저귀를 구입하는 사용자 B에게 물티슈를 추천해주는 방식입니다. 내가 직접 검색하지 않아도 필요한 제품을 추천해주고, 깜빡 잊어버릴 수 있는 제품을 상기시켜주는 협업 필터링 알고리즘은 사용자 간의 연관성이 높다면 추천의 정확성도 높아집니다. 최근에는 콘텐츠 기반 알고리즘과 협업 필터링 알고리즘을 결합한 하이브리드방식도 이용되고 있으며, 이 외에도 다양한 알고리즘이 추천 알고리즘으로 제시되고 있다고 합니다.

개인의 성향을 파악할 수 있는 다양한 방법이 제시되면서 앞으로 변화될 디지털 사용법도 주목을 받고 있습니다. 영화를 보기 위해 예고편과 후기를 살피며 고민하지 않아도 되고, 내가 좋아할 맛 집을 골라서 알려주는 똑똑한 서비스 덕분에 정보를 효율적으로 소비하고 시간도 절약할 수 있게 되겠지요. 앞으로 추천 서비스의 영역이 어디까지 넓어질지, 어떤 콘텐츠가 추천될지 기대가 됩니다!

 

글/그림 : 삼성SDS 기자단 8기 임한솔

삼성SDS 대학생 기자단 8기 임한솔