1. AI 추천 시스템이란?

AI 기반 추천 시스템은 사용자의 과거 행동 데이터를 바탕으로 개인 맞춤형 콘텐츠나 상품을 추천하는 기술입니다. 이는 머신러닝, 딥러닝 및 데이터 분석 기술을 활용하여 예측 모델을 구축합니다.

추천 시스템은 전자상거래 사이트, 스트리밍 서비스, 소셜 미디어 등 다양한 플랫폼에서 활용됩니다.

2. 넷플릭스, 유튜브, 아마존의 추천 알고리즘

1) 넷플릭스 추천 시스템

넷플릭스는 사용자의 시청 기록과 평점을 기반으로 영화를 추천하는 알고리즘을 운영하고 있습니다. 넷플릭스의 추천 시스템은 협업 필터링(collaborative filtering) 기법을 사용하여 비슷한 취향을 가진 다른 사용자의 데이터를 분석합니다.

2) 유튜브 추천 알고리즘

유튜브는 사용자가 시청한 영상, 좋아요 및 댓글 등을 분석하여 개인화된 동영상 추천을 제공합니다. 유튜브는 컨텐츠 기반 필터링(content-based filtering)과 협업 필터링 기법을 결합하여 추천 정확도를 높입니다.

3) 아마존 추천 알고리즘

아마존은 사용자의 구매 이력, 검색 기록, 상품 리뷰 등을 분석하여 맞춤형 상품을 추천합니다. 아마존의 추천 알고리즘은 주로 협업 필터링과 컨텐츠 기반 필터링을 결합하여 개인화된 쇼핑 경험을 제공합니다.