추천 알고리즘의 과학

유튜브는 어떤 것을 근거로 추천한 영상이 내가 즐길 수 있는 영상이라고 판단하는 걸까? SNS 게시물의 추천 알고리즘은 어떤 원리일까? 같은 돈을 지불하고도 상품의 노출빈도가 다른 이유는 무엇일까? 우리가 매일 사용하는 서비스의 뒤에는 AI가 있고, 그 중심에 추천 알고리즘이 있다. 우리가 추천 알고리즘을 알아야 하는 이유이다. 마케터, 기획자, 개발자, 크리에이터 등 모두가 알아야 할 IT 상식에 관한 이야기 책이다.

프롤로그

1부 | 추천 알고리즘을 이해하는 8가지 기본 토대

1장_ 추천 시스템의 시대
우리는 아주 빠르게 변화하는 시대에 살고 있습니다
우리는 지금 추천 시스템 속에서 살고 있습니다
인공지능과 추천 시스템은 동의어가 아닙니다

2장_ 선호도 조사
선호도 조사와 협업 필터링
선호도 조사: 명시적 레이팅과 암묵적 피드백

3장_ 협업 필터링: 아마존의 추천 시스템
아마존에 대해 먼저 알아봅니다
사용자 기반 협업 필터링
아이템 기반 협업 필터링
협업 필터링 적용 사례

4장_ 해시태그와 메타데이터
메타데이터
해시태그
콘텐츠 분석
사용자 취향

5장_ 콘텐츠 기반 추천 시스템
콜드 스타트 문제
콘텐츠 기반 추천 시스템
영화 추천 서비스 예시
〈기생충〉을 좋아하는 사용자 A 예시
〈어바웃타임〉을 좋아하는 사용자 B 예시
필터 버블(콘텐츠 편식)

6장_ 프로그래밍으로 구현한 무의식: 모델 기반 협업 필터링
KNN 알고리즘
잠재 요인 모델 기반 협업 필터링
행렬분해와 모델 기반 추천 시스템

7장_ 하이브리드 추천 시스템
하이브리드 추천 시스템
SNS 게시물 추천을 위한 하이브리드 추천 시스템

8장_ GPU와 인공지능
CPU와 GPU
CPU와 GPU의 차이
CPU와 GPU, 예시로 이해하기
딥 러닝과 머신러닝
GPU와 이미지 인식 기술의 발전

2부 | 서비스로 살펴보는 추천 알고리즘

9장_ 실시간/비실시간 추천 시스템
실시간 추천 시스템: 옥소폴리틱스
비실시간 추천 시스템: 링크드인

10장_ 넷플릭스의 추천 시스템
넷플릭스의 등장
넷플릭스 프라이즈
넷플릭스의 추천 시스템

11장_ 유튜브의 추천 알고리즘
유튜브와 넷플릭스의 차이
유튜브의 역사와 유튜브의 동영상 추천 시스템
유튜브의 특징과 추천 시스템
유튜브 추천 시스템의 발전
현재의 유튜브 랭킹 과정

12장_ 페이스북의 뉴스피드와 랭킹 알고리즘
페이스북의 등장
페이스북의 뉴스피드와 엣지랭크 알고리즘
새로운 랭킹 알고리즘
랭킹 알고리즘 응용하기

13장_ 개인 최적화 광고와 추천 시스템
광고의 디지털 전환
개인 최적화 광고의 등장
개인 최적화 광고와 추천 시스템

14장_ 시간 변화와 추천 시스템
내비게이션의 등장
내비게이션과 추천 시스템
시간의 변화에 따른 교통량 예측 시스템
시간에 따른 취향의 변화를 고려한 추천 시스템

에필로그
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박규하

울산과학기술원(UNIST) 전기전자컴퓨터공학부 컴퓨터공학과를 졸업하였다. 대학 재학 중 ㈜페달링(현. 클래스101), ㈜엔스푼즈 등 교내 초기 스타트업에서 기업가마인드를 연마하였고, 이후 뜻이 맞은 대학후배들과 함께 리뷰 기반 병원 추천 플랫폼을 창업하기도 했다. 대학 졸업 후에는 성인 대상 코딩 부트캠프인 ㈜코드스테이츠에 합류하였고, 소프트웨어 엔지니어링 부트캠프(SEB; Software Engineering Bootcamp)에서 교육 엔지니어(Educational Software Engineer) 및 ㈜코드스테이츠의 블록체인 엔지니어링 부트캠프(BEB; Blockchain Engineering Bootcamp)에서 블록체인 엔지니어로서 로서 어려운 내용을 쉽게 설명하는 능력을 키웠다. 현재는 커뮤니티 기반 정치 SNS 플랫폼인 ㈜옥소폴리틱스에서 블록체인 디렉터로 활동하며 사내 블록체인 프로덕트를 전두지휘하고 있다.

“추천 시스템은 어떤 서비스에 어떻게 적용하느냐에 따라 검색 성능을 높여주는 시스템이 될 수도 있고, 판매량을 예측하는 시스템이 될 수도 있다. 규모가 작은 서비스에서는 간단한 설계와 알고리즘을 통해 추천 시스템을 적용할 수도 있다. 추천 시스템이 적용된 SNS 등을 활용하거나, 온라인 광고 시스템을 이용하는 분에게는 추천 시스템에 대한 이해도를 높이는 데에 도움이 될 것이다. 추천 시스템의 도입을 고민하거나, 쉬운 설명으로 추천 시스템을 이해하고자 하는 분에게 작은 도움이 되었으면 한다.”

Publication Date	2022/11/04
Pages/Weight/Size	15022320mm
ISBN	9791197888021
Categories	IT 모바일 > 컴퓨터 공학