하이브리드 추천 시스템은 다양한 유형의 정보와 예측 알고리즘을 결합하여 고객에게 추천 항목을 생성하는 컴퓨터 시스템입니다. Netflix, Amazon, Spotify 등 다양한 온라인 상거래 및 정보 서비스에서 고객에게 보다 정확한 정보를 제공하는 추천 서비스를 제공하는 데 사용됩니다.
하이브리드 추천 시스템은 일반적으로 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, 지식 기반 시스템을 포함한 두 가지 이상의 방법을 사용합니다. 기술 조합을 사용하면 시스템이 단일 방법의 특정 결함을 극복하고 개별 기술 자체보다 더 나은 권장 사항을 생성할 수 있습니다.
협업 필터링에서는 사용자가 제공한 피드백을 바탕으로 개별 사용자의 선호도가 포함된 데이터베이스가 구축됩니다. 사용자가 좋아하거나 싫어하는 항목은 데이터베이스를 구축하고 비슷한 취향을 가진 다른 사용자의 선호도를 예측하는 데 사용됩니다.
콘텐츠 기반 필터링은 사용자가 이전에 좋아했거나 사용한 다른 항목과 항목의 유사성을 기반으로 사용자에게 항목을 추천합니다. 이 방법은 항목과 관련된 주요 특징이나 단어를 사용하여 비교합니다.
지식 기반 시스템에서는 지식 베이스가 항목 유형, 속성, 등급 등 항목에 대한 사실로 채워지고 인공 지능을 사용하여 사용자의 선호도를 지식 베이스의 항목과 일치시킵니다.
하이브리드 추천 시스템은 전자상거래부터 의료까지 다양한 산업 분야에서 고객에게 관련 항목이나 서비스를 추천하는 데 사용됩니다. 하나의 시스템에서 여러 기술을 사용하면 개별 사용자에게 보다 정확하고 개인화된 권장 사항이 제공됩니다.
