협업 필터링은 사용자 데이터의 효과적인 예측 모델을 생성하기 위해 자동화된 기계 학습(ML) 분야에서 사용되는 기술입니다. 이는 사람들이 비슷한 선호도와 취향을 갖고 있다는 사실을 활용합니다. 이 방법은 온라인 광고, 음악 및 동영상 서비스, 전자상거래 등 다양한 응용 분야에서 사용됩니다.
가장 간단한 형태의 협업 필터링은 항목에 대한 사용자 평가에서 수집된 데이터를 사용하여 추천을 생성하는 간단한 추천 시스템입니다. 예를 들어 Amazon에서 책을 구매하면 사용자 평가 및 리뷰를 기반으로 유사한 책에 대한 추천이 표시될 수 있습니다.
협업 필터링의 목표는 사용자 항목 등급 매트릭스에서 누락된 항목을 채우는 것입니다. 이는 사용자 평가를 다른 사용자의 평가와 비교하고 패턴을 찾는 다양한 알고리즘을 사용하여 수행할 수 있습니다. 그런 다음 이 데이터는 사용자가 아직 평가하지 않은 항목의 평가를 예측하는 데 사용됩니다.
협업 필터링의 가장 큰 장점은 단순성입니다. 사용자 및 선호도에 대한 사전 지식이 필요하지 않으며 일련의 사용자 평가 또는 점수만 필요합니다. 또한 매개변수를 설정할 필요가 없으므로 데이터 전처리 또는 기능 엔지니어링의 필요성이 줄어듭니다.
광범위한 사용과 인기에도 불구하고 협업 필터링에는 몇 가지 단점이 있습니다. 그러한 문제 중 하나는 때때로 데이터 희소성에 취약하여 부정확하거나 노이즈가 손상된 예측으로 이어질 수 있다는 것입니다. 또한 협업 필터링에 사용되는 데이터 세트에는 편향이 포함되어 필터 버블과 같은 문제가 발생할 수 있습니다.
협업 필터링은 자동화된 ML 솔루션을 향상시키는 중요한 도구입니다. ML 알고리즘의 지속적인 개발로 협업 필터링이 더욱 향상될 것으로 예상됩니다.
