추천 시스템
추천 시스템은 사용자에게 필요할 것 같은, 관심이 있을 만한 것들을 '제안'하는 시스템 이다.
'제안'은 해당 사용자를 어느 정도 아는 것에 기반해서 수 많은 컨텐츠 중 몇 개를 제시 하는 것이다.
그로 인해 사용자는 수 많은 컨텐츠들 중에서 결정해야 하는 고민과 부담을 줄여 줄 수 있고,
사용자는 편리하게 컨텐츠(정보)를 경험할 수 있다.
또한 사용자가 그동안 접하지 못했던 것들도 추천 시스템의 알고리즘에 의해 경험해 볼 수 있다.
그래서 나는 왜 추천 시스템을 재밌어 할까?
앞서 말한 것으로 추천은 사용자의 수 많은 데이터를 통해 사용자를 이해하고 사용자가 좋아할 만한 것을 제안 해야 한다.
사용자의 수 많은 데이터를 해석하며 사용자를 이해 한 다는 것에서 나는 흥미를 느꼇던 것 같다.
사용자의 의중에 없던 log data(implicit information)를 해석하며 사용자를 탐구한다는 것이
얼마나 흥미가 있는가?
사람은 자기 자신도 잘 모르며, 사람의 마음은 갈대다.
그 갈대의 마음을 데이터를 통해서 내가 알 수 있는 학문이라면 누구나도 흥미를 느꼇을 것 같다.
- needs 파악
추천 분야 개발자의 특성상 많은 데이터를 다루고 분석하다보면, 사용자들의 숨은 니즈를 파악해볼 수 있다는 것이 가장 큰 매력 포인트.
겉으로는 드러나지 않았던 소비패턴을 발견했을 때의 놀라움은 그저 신기함을 넘어서 숨겨진 세상의 비밀을 알게된 느낌.
References
집중집중