우리가 유튜브에서 영상을 보거나, 넷플릭스에서 영화를 선택하거나, 쇼핑몰에서 상품을 둘러볼 때마다 마주치는 것이 바로 추천 시스템입니다. 이 추천 시스템은 단순한 목록 제시가 아닌, AI와 빅데이터 기술이 결합된 복잡한 알고리즘의 결과물입니다.
이 글에서는 AI와 빅데이터를 활용해 추천 시스템이 어떻게 만들어지는지, 그 구조와 실제 활용 사례, 개발 시 고려할 점 등을 단계별로 살펴보겠습니다.
1. 추천 시스템의 핵심 개념
추천 시스템은 사용자 행동 데이터를 바탕으로 관심 가질 만한 콘텐츠, 상품, 정보를 자동으로 제시하는 알고리즘 기반 기술입니다.
대표적으로 아래 두 가지 방식이 널리 사용됩니다:
- 콘텐츠 기반 필터링 (Content-Based Filtering): 사용자의 과거 행동과 선호를 기준으로 유사 항목 추천
- 협업 필터링 (Collaborative Filtering): 비슷한 행동을 보인 다른 사용자의 선택을 기반으로 추천
예를 들어, A라는 사용자가 특정 영화를 시청했을 때, 유사한 취향을 가진 B, C 사용자와의 데이터를 비교하여 A가 아직 보지 않은 영화를 추천하는 방식이 협업 필터링입니다.
2. AI와 빅데이터가 추천 시스템에 기여하는 방식
추천 시스템의 정확도는 얼마나 많은 데이터와 어떤 분석 알고리즘을 사용하는지에 달려 있습니다.
AI 기술이 기여하는 부분:
- 머신러닝 모델(Decision Tree, SVM, XGBoost 등)로 추천 정확도 향상
- 딥러닝 기반 자연어 처리(NLP)로 텍스트 기반 상품 정보도 분석
- 강화학습을 통해 사용자 피드백을 실시간 반영하여 추천 최적화
빅데이터가 기여하는 부분:
- 클릭, 시청 시간, 스크롤, 구매, 찜 등의 로그 데이터 대량 수집
- SNS 반응, 위치, 기기, 날씨 등 다양한 외부 데이터를 연계
- 시간대, 계절, 트렌드에 따른 실시간 반영
예시: 쿠팡은 고객의 클릭 로그, 찜 목록, 결제 이력, 장바구니 데이터를 분석해 각 사용자의 시간대별 구매 가능성이 높은 상품을 메인 화면에 자동 노출합니다.
3. 추천 시스템 개발 단계
AI+빅데이터 기반 추천 시스템은 보통 다음과 같은 절차로 개발됩니다:
- 데이터 수집: 사용자 로그, 상품 정보, 콘텍스트 데이터 확보
- 전처리: 결측치 처리, 범주화, 정규화 등 데이터 정제
- 특징 추출: 사용자의 성향, 제품 속성, 상호작용 기록 등 도출
- 모델 학습: 협업 필터링, 행렬 분해, 딥러닝 기반 모델 학습
- 실시간 예측: 신규 사용자나 신규 항목에 대한 대응 로직 구현
최근에는 하이브리드 추천 시스템이 각광받고 있습니다. 콘텐츠 기반 + 협업 필터링 + 실시간 데이터까지 결합해 정확도와 다양성을 동시에 확보하는 방식입니다.
4. 실제 활용 사례
① 넷플릭스
시청 이력, 장르, 평점, 시간대, 디바이스 데이터를 분석해 유저별 맞춤 추천 콘텐츠 제공. 추천 시스템만으로 전체 시청 시간의 80%를 차지할 정도입니다.
② 유튜브
조회수, 좋아요, 시청 시간, 댓글 등을 기반으로 비슷한 콘텐츠 자동 추천. 딥러닝 기반 모델을 활용해 실시간으로 추천 영상을 계속 업데이트합니다.
③ 아마존
장바구니, 검색 기록, 과거 구매 데이터를 활용한 크로스셀링, 업셀링 전략 강화. '이 상품을 본 고객은 이런 상품도 구매했습니다'가 대표 예입니다.
④ 멜론/스포티파이
청취 이력, 선호 장르, 반복 재생 등을 바탕으로 개인 맞춤형 플레이리스트 제공. AI가 감정 분석을 적용해 특정 분위기의 음악을 추천하기도 합니다.
5. 개발 시 고려할 점
- 콜드 스타트 문제: 신규 사용자 또는 신규 아이템에 대한 데이터 부족 대응
- 과적합 방지: 특정 취향에만 편중되지 않도록 다양성 유지
- 설명 가능성: 추천 이유를 사용자에게 명확히 전달하는 UI 설계
- 개인정보 보호: 데이터 수집 시 투명한 동의와 보안이 필요
결론: 추천 시스템은 AI+데이터가 만드는 맞춤형 경험
추천 시스템은 이제 단순한 기능이 아니라, 고객 경험을 좌우하는 핵심 기술로 자리 잡았습니다.
AI와 빅데이터가 정밀하고 똑똑한 추천을 가능하게 만들고 있으며, 이 기술을 어떻게 설계하고 적용하느냐에 따라 사용자의 충성도와 서비스 만족도가 크게 달라질 수 있습니다.
추천은 기술이지만, 그 안에는 사람의 행동을 이해하려는 진심이 담겨 있습니다.