추천 시스템 입문 서평

이 책은 추천 시스템에 대한 입문서로서, 추천 시스템의 기본 개념부터 프로젝트 진행 방법, UI/UX 설계, 추천 알고리즘 선택과 구현 기법, 시스템과의 조합, 평가 방법, 그리고 발전적인 주제까지 다양한 주제를 다루고 있습니다.

저자들은 추천 시스템 개발자로서의 경험을 토대로 성공 사례와 실패 사례를 소개하며, 어떤 서비스에 추천 시스템을 조합하고 적용해야 하는지에 대해 중점적으로 다루었습니다. 이 책은 추천 알고리즘의 세부 사항보다는 알고리즘 개요와 실무적인 활용 방법에 초점을 맞추어 설명하고 있습니다. 이를 통해 서비스가 발전할 수 있도록 적합한 추천 시스템을 개발하는 데 도움을 줄 것입니다.

책은 총 8개의 장으로 구성되어 있으며, 각 장마다 명확한 주제와 내용을 다루고 있습니다.

첫장에서는 추천 시스템의 개요와 역사, 종류에 대해 다루고 있습니다. 추천 시스템의 중요성과 검색 시스템과의 차이점에 대해서도 이야기합니다. 두 번째 장에서는 추천 시스템을 개발하기 위해 필요한 3가지 스킬에 대해 설명하고, 추천 시스템 프로젝트를 진행하는 방법을 소개합니다. 세 번째 장은 추천 시스템의 UI/UX의 중요성을 강조하며, 서비스 사용자와 서비스 제공자를 고려한 UI/UX 사례를 다룹니다. 네 번째 장은 추천 알고리즘의 분류와 내용 기반 필터링, 협조 필터링에 대해 설명합니다. 또한 추천 알고리즘 선택에 관한 내용도 다루고 있습니다. 다섯 번째 장에서는 다양한 추천 알고리즘의 상세한 내용을 다룹니다. MovieLens 데이터셋을 활용하여 알고리즘을 비교하고, 통계 정보, 연관 규칙, 회귀 모델, 행렬 분해, 딥러닝 등 다양한 방법과 응용 사례를 소개합니다. 여섯 번째 장에서는 추천 시스템과 실제 시스템을 어떻게 조합하는지에 대해 다룹니다. 로그 설계와 실제 시스템 예를 통해 구체적인 방법을 설명합니다. 일곱 번째 장은 추천 시스템의 평가 방법에 대해 다루고 있습니다. 오프라인 평가, 온라인 평가, 사용자 스터디를 통한 평가에 대해 설명합니다. 여덟 번째 장에서는 추천 시스템의 발전적인 주제들을 다룹니다. 국제회의, 편향, 상호 추천 시스템, 업리프트 모델링, 도메인 특징과 과제 등에 대해 다양한 정보를 제공합니다. 부록에서는 넷플릭스의 추천 시스템에 관련된 내용을 다룹니다. 또한 사용자-사용자 메모리 기반 방법에 대한 내용을 다루며, 추천 과정에 대한 구체적인 설명을 제공합니다.

이 책은 추천 시스템에 관심이 있는 독자들에게 추천 시스템의 기본 개념과 구현 방법, 평가 방법을 포괄적으로 소개하고 있으며, 개인화된 콘텐츠 제공을 위한 추천 시스템을 구축하고자 하는 개발자들에게 많은 도움이 될 것입니다.

“한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.”