상품(콘텐츠) 추천 기능 구현하기: (1) 필요한 데이터의 종류

본 글은 상품 및 콘텐츠 추천 기능 구현에 필요한 핵심 데이터와 모델을 소개합니다. 추천 기능의 기본은 '상품 데이터', '사용자 행동 이력 데이터', '전문가 또는 직원의 지식' 세 가지로 분류됩니다.

상품 데이터는 사물의 속성(Attribute)을 기반으로 하며, 사용자 행동 이력 데이터는 유사 사용자 또는 구매 이력 기반(Consumers)으로 분석됩니다. 마지막으로 전문가 지식 기반(Knowledge) 추천은 제3자의 영향력과 신뢰도를 활용합니다.

이러한 데이터들을 효과적으로 수집하고 활용하는 것이 추천 시스템의 성능을 좌우하며, 상세하고 고도화된 데이터베이스 구축이 중요함을 강조합니다.