ChatGPT와 딥러닝 알고리즘의 기능 비교: 개인 선호기반 맞춤형 관광지카페 추천시스템 사례 (A Comparison of ChatGPT and Deep Learning Algorithm: Recommendation System for Tourism and Cafe)

서지정보

· 발행기관 : 한국커피협회
· 수록지 정보 : 한국커피문화연구 / 9권 / 1호 / 77 ~ 108페이지
· 저자명 : 양오석, 신승렬

초록

비교분석을 위한 휴리스틱 접근법으로 춘천 관광지 및 카페 추천시스템 사례를 통해 ChatGPT와 딥러닝 추천알고리즘의 기능에 대해 고찰하였다. 고찰 결과 ChatGPT의 추천시스템은 개인의 선호와 취향을 파악하여 이에 상응하는 콘텐츠를 추천하는 선호기반 개인맞춤형 방식이 아니라 다양한 유형의 콘텐츠가 지닌 특징 정보를 제공하고 사용자가 최종 선택하게 하는 순차적 방식을 취하고 있음을 알 수 있었다. 이와 달리 딥러닝 추천알고리즘은 개인의 선호와 취향에 대한 정보를 먼저 학습하고 이에 기반하여 사용자 기반 또는 아이템 기반 양식으로 콘텐츠를 추천하는 개인맞춤형 추천시스템이다. 이로써 ChatGPT는 일반성을 강조하는 균형적 정보제공의 관점에서 콘텐츠의 다양성에 가치를 두고 있고, 딥러닝 추천알고리즘은 특수성을 강조하는 개인맞춤형 서비스 제공에 가치를 두고 있다고 말할 수 있다.

영어초록

As a heuristic approach for comparative analysis, the functions of ChatGPT and deep learning recommendation algorithm were examined through the case of Chuncheon tourist destination and cafe recommendation system. As a result of the study, it was found that ChatGPT's recommendation system is not a preference-based personalized method that identifies individual preferences and tastes and recommends corresponding content, but a sequential method that provides information on the characteristics of various types of content and allows users to make final choices. In contrast, the deep learning recommendation algorithm is a personalized recommendation system that first learns information about individual preferences and tastes and recommends content applying a user-based or item-based algorithm. As a result, it can be said that ChatGPT values ​​diversity of content from the perspective of providing balanced information that emphasizes generality, and deep learning recommendation algorithm values ​​personalized service that emphasizes specificity.

참고자료

· 없음