Recommender System 4장 카드뉴스

AI 활용 분야에서 쓰이는 용어로, 사용자의 과거 행동·취향 데이터를 학습해 다음에 좋아할 만한 상품·콘텐츠·사람을 자동으로 추천해 주는 AI 시스템 전반을 가리킵니다.

추천 시스템은 한 사람 한 사람이 무엇을 보고, 사고, 멈춰 섰는지를 모아서 "다음에 좋아할 만한 것"을 골라 주는 AI예요. 도서관 사서가 대출 기록을 보고 "이 책 다음엔 이런 책이 어떠세요" 하고 권하는 일을, 수억 명에게 동시에 1초 안에 해 주는 자동화 장치라고 보면 비슷합니다. 대학 도서관에서 빌린 책 옆에 "이 책을 빌린 학생들이 함께 빌린 책" 알림이 뜨는 경험과 같은 원리예요.

857까지 10% 이상 끌어내린 BellKor's Pragmatic Chaos 팀에 100만 달러를 지급했습니다 [2]. 이후 자체 리서치 발표 기준 가입자가 시청한 콘텐츠의 약 80%가 추천에서 시작되고, 나머지 20%만 검색에서 발생합니다 [7]. 회사는 추천·개인화의 결합 효과를 연 10억 달러 이상의 가입자 이탈 방지 가치로 환산하고 있습니다 [7].