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실시간 Context를 이용한 개인화 추천 - 2. 추천할 것들 찾아내기

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작성일2015-07-29

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실시간 Context를 이용한 개인화 추천

 

추천할 것들 찾아내기

​넷스루 연구2팀


유능한 백화점 매니저가 손님에게 어떤 상품을 제시할 지, 상품이 맘에 들지 않을 때는 어떤 상품을 대신 추천할 지, 손님이 고른 상품에는 어떤 액세서리가 어울릴지 등에 대한 지식에 자동화 시키는 개인화 추천 도구는 무엇일까요?

 • 어떤 상품을 살 때 함께 사는 상품들은 무엇인가?
 • A, B, C 상품을 살펴본 사람들은 결국 어떤 상품을 사는가?
 • 남자들이 좋아하는 상품은? 여자들이 좋아하는 상품은? 좀 더 자세히는 20대 여자들이 좋아하는 상품은?
 • 매장에 들어와서 말없이 둘러보는 사람들은 결국 어떻게 하는가? 반대로 매장 들어와서 XXXX라는 질문을 한 사람들의 실제 관심사는 무엇인가?
 • 단골 손님은 누구고 그 손님의 취향은 어떠한가?

위와 같은 패턴을 얻기 위해서는 대용량 데이터를 오류 없이 빠르게 처리하는 기술과 다양한 패턴을 분석하는 통계기법이나 데이터마이닝 기술이 필요합니다. 기술이나 기법은 대부분 널리 알려져 있지만 실제 쓸만한 분석을 하기 위해서는 신뢰성 있는 데이터를 풍부하게 확보해야 하고, 다소 복잡한 데이터 분석 기법을 능숙하게 다뤄야 하며, 데이터 수집에서 최종 분석과 가공에 이르기까지 여러 단계의 세심한 데이터 처리 과정을 거치게 됩니다. 이러한 작업은 여러 번에 걸친 가설 설정과 분석방법 적용, 그리고 모델 검증이 필요하며 적합한 방법과 모델이 선정되면 개인화 추천에 사용되는 분석 기법을 적용합니다. 이 분석 기법을 콕 찍어서 명확히 설명하기는 어렵습니다만 사용자와 사용자, 사용자와 상품, 상품과 상품 사이의 관계를 분석하는 기법이라고 이야기 할 수 있을 것 같습니다.

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여기에는 세부적으로 다양한 분석 방법이 있는데 추천 목적이나 전략, 상품 또는 컨텐츠 데이터의 형식이나 성격, 수집 가능한 사용자의 이용 내역 등에 따라 적절한 기술을 선택하여 적용해야 합니다.  예를 들어, 사용자에게 음악을 추천한다고 할 때 사용자의 연령대나 성별을 고려하여 선곡할 수도 있고, 사용자의 장르 취향을 고려할 수도 있고, 사용자가 듣고 있는 또는 좋아하는 노래와 유사한 노래를 추천할 수도 있습니다. 또한 “유사한 노래”를 찾을 때 음원 자체의 유사성을 볼 것인지, 장르/아티스트/앨범/장르/발표시기 등의 유사성을 볼 것인지, 함께 선곡되는 경향에 따른 유사성을 볼 것인 것 등에 이르기까지 그 목적에 맞는 분석 방법을 사용합니다. (대개는 여러 가지 방법을 섞어서 추천합니다.) 

 

[개인화 추천에 사용되는 분석 기법]
 • Item-to-Item 또는 User-to-User Similarity 분석
 • Association Rule Mining, Sequential Pattern Analysis
 • Click-stream Usage Scoring
 • User Profiling/Segmentation/Targeting
 • Singular Value Decomposition, U-V Decomposition

 

실시간 Context를 이용한 개인화 추천 - 1. 개념
실시간 Context를 이용한 개인화 추천 - 2. 추천할 것들 찾아내기
실시간 Context를 이용한 개인화 추천 - 3. 고객의 관심사와 데이터 분석의 만남


 

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