"Ai 자동추천시스템" - 넷플릭스, 유튜브, 쇼핑몰 추천 알고리즘에 대하여

 

반갑습니다^^

어느듯  지난주와 달리 따스한 햇살로 인해 봄기운을 느끼게 되네요^^
남쪽에는 매화꽃들이 피기시작했다고 하는데  여러분들은 봄을 느끼시나요?

오늘은 "AI 추천 시스템" 에 대하여 알아볼가 합니다.

 

넷플릭스에서 드라마 추천받고, 유튜브에서 영상 보다가, 쇼핑몰에서 물건 고르는 데까지, AI가 없으면 뭔가 허전해 지는 이 느낌 뭘까요??
그래서 오늘은 넷플릭스, 유튜브, 쇼핑몰의 AI 추천 알고리즘을 분석해보고, 실제 사례도 듬뿍 담아봤어요.

 

어떻게 우리 취향을 척척 맞추는지, 같이 알아볼까요?

 

1. 넷플릭스 추천 시스템 - 개인화의 끝판왕

넷플릭스는 AI 추천 시스템의 대명사라고도 하고있어요

 

2007년부터 본격적으로 시작된 이 시스템은 사용자 데이터를 분석해서 맞춤 콘텐츠를 제안해요.

주로 협업 필터링(Collaborative Filtering)과 콘텐츠 기반 필터링(Content-Based Filtering)을 결합한

(하이브리드 방식 + 딥러닝)로 인해 더욱 정교해졌죠.

 

잠시 정리해보면

• 주요 기술: 사용자 시청 기록, 평점, 검색 패턴을 분석하고, 1,300개 이상의 클러스터로 콘텐츠를 분류 .
• 특징: 썸네일도 개인별로 다르게 보여줘요.   예를 들어, 액션을 좋아하면 액션 장면이, 로맨스를 좋아하면 키스신이 썸네일로 나옴

넷플릭스에서 오징어게임을 보고 있는 가족들 모습

실사용 사례

• 드라마 몰아보기: 제가 "기묘한 이야기" 시즌 1을 다 보니까 바로 시즌 2가 추천됐어요.
                            덕분에 밤새 몰아보게 되어 다음날 피곤피곤이~~!!
• 영화 발견: 친구가 "파라사이트"를 보고 나서 비슷한 분위기의 "올드보이"가 추천돼서 같이 봤는데, 취향 저격 짱!!
• 가족 계정: 아이가 "코코"를 좋아하니까     
                  "인사이드 아웃" 같은 애니메이션이 추천돼서 가족 영화 타임이 풍성한 하루을~
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2. 유튜브 추천 알고리즘 - 끝없는 영상 탐험

유튜브는 매일 10억 시간 이상 시청되는 플랫폼인데,

이게 다 AI 추천 덕분이에요. 구글의 딥러닝 기술을 기반으로 한 이 알고리즘은 시청 시간과 사용자 참여도를 최적화하는 데 초점을 맞췄어요.

• 주요 기술: 강화 학습(Reinforcement Learning)과 신경망(Neural Networks)을 활용해요.
  시청 이력, 좋아요, 댓글, 재생 시간 등을 하나하나 알고리즘을 통해서 분석하죠
• 특징: "다음 동영상 자동 재생" 기능으로 계속 보게 만드는데, 이거 참..중독성 장난 이죠!

실사용 사례

• 취미 탐색: 요리 영상 하나 봤더니 "쉽게 만드는 집밥 레시피" 시리즈가 줄줄이 추천돼어 우리 집에선 주말 요리사~
• 학습 도움: 학생 동생이 수학 튜토리얼 영상을 보니까 비슷한 강의 영상이 추천돼서 시험 공부에 큰 도움이
• 랜덤 발견: 고양이 영상 하나 봤다가 "웃긴 동물 모음집"이 추천돼서 주말에 아까운시간 여기에 몰빵을~~
  
  

3. 쇼핑몰 추천 시스템 - 지갑 열리는 마법

온라인 쇼핑몰(예: 아마존, 쿠팡, 알리바바)도 AI 추천 시스템 없으면 안 되죠.

이들은 구매 이력, 검색 기록, 장바구니 데이터를 기반으로 물건을 제안해요.

주로 협업 필터링과 자연어 처리(NLP)를 써요.

• 주요 기술: 사용자 행동 분석, 아이템 간 유사성 계산, 실시간 데이터 처리.
• 특징: "함께 구매한 상품"이나 "이런 상품도 좋아할 수 있어요" 같은 문구로 충동 구매를 유도해요.
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실사용 사례

• 선물 쇼핑: 쿠팡에서 친구 생일 선물로 이어폰을 샀더니 케이스랑 충전기가 추천돼서 세트로 선물했어요.
• 생활필수품: 아마존에서 세제를 샀더니 비슷한 브랜드의 섬유유연제가 추천돼서 같이 주문했어요.
• 취미 용품: 알리바바에서 캠핑 랜턴을 샀더니 텐트랑 매트가 추천돼서 캠핑 준비가 쉬워졌어요.

 

AI 추천 시스템의 장단점

AI 추천 시스템은 

개인화된 경험 제공, 시간 절약, 새로운 콘텐츠/제품 발견 등  우리 삶을 편리하게 해 주도 하지만,
과도한 예측으로 선택 폭이 좁아질 수 있고, 프라이버시 침해 우려, 편향된 추천 가능성. 단점도 있으니 조심 조심~~!

 

한눈에 비교해보기

 

마무리

넷플릭스, 유튜브, 쇼핑몰의 AI 추천 시스템은 각자 다른 방식으로 우리를 사로잡고 있어요

드라마 한 편, 영상 하나, 물건 한 개가 AI 덕분에 딱 맞게 추천될 때마다 신기하면서도 편리함을 느끼는 감사함도 있으나

물론 프라이버시나 편향 같은 문제도 생각해볼 필요가 생각해야겠쬬^^

하지만, 잘 활용하면 삶이 더 풍성해질 거예요.

 

여러분은 어떤 추천 시스템을 제일 좋아하시나요?

댓글로 알려주시면 저도 써볼게요!

출처

• 넷플릭스 추천 시스템: Netflix Research (https://research.netflix.com)
• 유튜브 알고리즘: Google AI Blog (https://blog.google/technology/ai)
• 쇼핑몰 추천 시스템: Amazon Science (https://www.amazon.science)
• 실사용 사례 참고: Stratoflow, "Netflix Algorithm Analysis" (2024)