반응형 개인화알고리즘2 AI 맞춤 뉴스 큐레이션의 진화 AI 맞춤 뉴스 큐레이션은 이제 단순한 기사 추천을 넘어 개인의 관심사, 행동, 심지어 감정 상태까지 반영해 뉴스를 ‘선택’이 아닌 ‘설계된 경험’으로 바꾸고 있습니다.뉴스 소비의 방식이 바뀌고 있습니다. 정보 과잉의 시대에 사람들은 더 이상 포털 메인화면을 의존하지 않고, 자신에게 맞는 뉴스만, 필요한 시간에만, 필요한 방식으로 소비하길 원합니다. 이 변화를 가능하게 만든 것이 바로 AI 뉴스 큐레이션입니다.1. 기존 뉴스 추천 방식과 AI 큐레이션의 차이과거의 뉴스 추천은 단순히 ‘카테고리 기반’이었습니다. 예: 정치면을 자주 보는 사용자는 정치 뉴스 위주 노출하지만 AI 큐레이션은 머신러닝·딥러닝 기반의 알고리즘이 다음과 같은 다양한 요소를 분석하여 뉴스를 추천합니다:콘텐츠 소비 행동: 클릭, 읽은.. 2025. 4. 17. AI+빅데이터로 추천 시스템 만들기 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 개념추천 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.. 2025. 4. 8. 이전 1 다음 반응형