콘텐츠 기반 필터링(Content-based Filtering)은 추천 시스템의 한 유형으로, 사용자의 이전 행동과 항목의 내용(콘텐츠)을 기반으로 추천을 제공하는 방법이다. 이 방법은 항목 자체의 특성과 사용자의 선호도를 분석하여 유사한 항목을 추천하는 것을 목표로 한다.
콘텐츠 기반 필터링은 일반적으로 다음과 같은 단계로 작동한다:
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항목 프로파일링(Item Profiling): 각 항목은 콘텐츠의 특성을 표현하는 특징 벡터로 표현된다. 예를 들어, 영화의 경우 장르, 감독, 배우, 플롯 요소 등이 항목의 특성으로 사용될 수 있다. 이러한 특성은 사전에 수동으로 정의되거나 자동으로 추출될 수 있다.
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사용자 프로파일링(User Profiling): 사용자의 선호도 및 관심사를 나타내는 사용자 프로파일이 작성된다. 사용자 프로파일은 사용자의 이전 행동(예: 구매 기록, 평가, 검색)을 분석하여 생성될 수 있다. 이는 사용자가 선호하는 항목의 특성과 관련된 정보를 포함한다.
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유사도 측정(Similarity Measurement): 각 항목의 특성 벡터와 사용자 프로파일 사이의 유사도를 계산한다. 이는 일반적으로 유클리드 거리, 코사인 유사도, 피어슨 상관계수 등의 유사도 측정 방법을 사용한다. 높은 유사도는 사용자의 선호도와 항목의 특성이 일치한다는 것을 나타낸다.
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추천 생성(Recommendation Generation): 유사도 측정 결과를 기반으로 가장 유사한 항목을 추천 리스트로 생성한다. 사용자에게는 가장 높은 유사도를 가진 상위 항목이 추천된다.
콘텐츠 기반 필터링은 사용자의 개인적인 선호도를 반영하여 추천을 제공하므로 개인 맞춤형 추천을 구현하는 데 효과적이다. 그러나 한 가지 주의할 점은 콘텐츠 기반 필터링은 사용자의 이전 행동을 기반으로 추천을 제공하기 때문에 사용자의 다양한 취향과 새로운 항목 발견에 대한 제약이 있을 수 있다는 점이다.
