[250227] 추천 알고리즘에 대해

~추천 알고리즘의 종류~

1. 사용자 기반 협업 필터링 (User-Based Collaborative Filtering)

특정 사용자가 다른 사용자들과 얼마나 유사한지를 측정하고, 유사한 사용자들이 선호하는 여행지를 추천하는 방식.
장점: 단순한 로직으로 구현이 가능하며, 데이터가 많을수록 효과적.
단점: 새로운 사용자가 들어오면 유사도를 계산하기 어렵고, 추천이 정확하지 않을 수 있음. (콜드 스타트 문제)

예제

A와 B가 비슷한 여행지를 좋아하는 경우, B가 좋아하는 여행지를 A에게 추천.

유사도 계산 방법

코사인 유사도 (Cosine Similarity)

import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import pandas as pd

# 예제 사용자-여행지 선호도 데이터 (사용자가 여행지에 대한 점수를 매긴 경우)
data = {
    'User1': [5, 0, 3, 4],
    'User2': [4, 0, 4, 3],
    'User3': [2, 3, 0, 5]
}
df = pd.DataFrame(data, index=['Seoul', 'Busan', 'Jeju', 'Incheon'])

# 유사도 계산 (사용자 기준)
cosine_sim = cosine_similarity(df.T)

# 데이터프레임으로 변환
cosine_sim_df = pd.DataFrame(cosine_sim, index=df.columns, columns=df.columns)
print(cosine_sim_df)

피어슨 상관계수 (Pearson Correlation)

# 피어슨 상관계수 계산
pearson_corr = df.corr(method='pearson')
print(pearson_corr)

2. 아이템 기반 협업 필터링 (Item-Based Collaborative Filtering)

사용자가 좋아하는 여행지와 비슷한 여행지를 찾아 추천하는 방식.
사용자 데이터가 부족해도 여행지 간의 유사도를 계산하여 추천 가능.
장점: 새로운 사용자가 와도 기존 여행지 데이터만 있으면 추천이 가능함.
단점: 여행지 간의 유사도를 계산하는 데 시간이 오래 걸릴 수 있음.

예제

사용자가 제주도를 좋아하면, 제주도와 유사한 여행지를 추천.

유사도 계산 방법

코사인 유사도 (Cosine Similarity)
협업 필터링 기반 연관성 계산

# 아이템(여행지) 간의 코사인 유사도 계산
cosine_sim_items = cosine_similarity(df)

# 데이터프레임으로 변환
cosine_sim_items_df = pd.DataFrame(cosine_sim_items, index=df.index, columns=df.index)
print(cosine_sim_items_df)

3. 행렬 분해 (Matrix Factorization) - SVD, ALS

사용자의 선호도를 행렬로 표현하고, 이를 분해하여 숨겨진 관계를 찾아내는 방식.
장점: 대규모 데이터를 처리할 때 강력하며, 추천의 정확도가 높음.
단점: 연산량이 많고, 해석이 어려울 수 있음.

예제

Netflix에서 영화 추천에 사용하는 방식.
사용자가 직접 평가한 데이터(예: 평점, 리뷰)를 활용하여 추천 가능.

4. 딥러닝 기반 추천 (Neural Collaborative Filtering, Autoencoder)

협업 필터링을 딥러닝으로 확장한 방식.
사용자의 여행 패턴을 학습하고, 다양한 요인을 반영하여 추천 가능.
장점: 복잡한 관계를 학습할 수 있어 추천의 질이 높음.
단점: 학습을 위한 데이터가 많아야 하고, 연산 비용이 큼.

예제

사용자 데이터를 임베딩하여 유사한 패턴을 학습.
Autoencoder를 사용해 데이터의 차원을 축소하고 추천.

🔥 추천 알고리즘 선택 가이드

사용 상황	추천 알고리즘
사용자 간 유사한 취향을 활용하고 싶음	사용자 기반 협업 필터링
특정 여행지와 유사한 여행지를 추천하고 싶음	아이템 기반 협업 필터링
방대한 데이터를 다루면서 숨겨진 패턴을 찾고 싶음	행렬 분해 (SVD, ALS)
AI를 활용한 강력한 추천 시스템이 필요함	딥러닝 기반 추천 (NCF, Autoencoder)