콘텐츠 기반 추천 시스템의 특징과 응용

소개

"콘텐츠 기반 추천 시스템의 특징과 응용"에 대한 내용입니다.

목차

1. 서론

2. 본론
(1) 콘텐츠 기반 추천 시스템의 정의와 기본 구조
(2) 아이템 특성 분석과 벡터화 기법
(3) 사용자 프로파일링과 선호 모델링
(4) 주요 알고리즘: TF-IDF, 코사인 유사도, 딥러닝 기반 임베딩
(5) 콘텐츠 기반 추천의 장점과 한계
(6) 전자상거래에서의 응용 사례
(7) 미디어·엔터테인먼트 분야의 활용
(8) 교육·헬스케어 영역에서의 응용 가능성

3. 결론

4. 참고문헌

본문내용

1. 서론

추천시스템은 정보 과잉 시대에 개인 맞춤형 경험을 제공하기 위해 등장하였다. 그중 콘텐츠 기반 추천 시스템은 아이템 자체의 속성을 분석하여 사용자의 과거 선호와 유사한 아이템을 제시하는 방식으로 작동한다. 협업 필터링이 사용자 간 상호 유사성을 기반으로 한다면, 콘텐츠 기반 방식은 아이템의 본질적 특징을 중심으로 추천을 생성한다는 점에서 차별성을 가진다. 본 논문은 콘텐츠 기반 추천 시스템의 개념과 특징을 분석하고, 다양한 산업 분야에서의 응용 가능성을 고찰한다.

2. 본론

(1) 콘텐츠 기반 추천 시스템의 정의와 기본 구조

콘텐츠 기반 추천 시스템은 사용자가 과거에 선호한 아이템과 유사한 속성을 가진 다른 아이템을 추천하는 기술이다.

참고자료

· Pazzani, M. J., & Billsus, D. [2007]. "Content-based Recommendation Systems". In The Adaptive Web (pp. 325-341). Springer.
· Lops, P., de Gemmis, M., & Semeraro, G. [2011]. "Content-based Recommender Systems: State of the Art and Trends". In Recommender Systems Handbook. Springer.
· Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G., & Dean, J. [2013]. "Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space". arXiv preprint arXiv:1301.3781.
· 이성준. [2020]. <추천시스템의 원리와 응용>. 한양대학교 출판부.
· 김은지 기자. [2023]. <콘텐츠 기반 추천, 미디어 산업의 새 흐름>. 중앙일보.