안녕 하 세요 . 파 펨의 데이터 로 보 는 향수 네 번 째 이야기 입니다 . ​ 이전 글 을 통해 파 펨이 연구 하 는 내용 과 , 데이터 를 통해 어떻게 향수 를 추천 하 려고 하 는지 예시 를 통해 설명 했 습니다 . 파 펨은 향기 를 객관화 하 며 , 다양 한 사람 들 에게 향 을 추천 할 수 있 는 알고리즘 을 만들 고자 노력 하 고 있 는데요 . 이번 글 에서 는 이 를 위해 파 펨이 어떻게 작업 을 해 나가 고 있 는지 설명 하 려고 합니다 . ​ 보통 향수 를 추천 하 는 방법 은 아래 의 도식 도와 같 습니다 . ​ 먼저 추천 을 받 고 싶 은 사람 의 선호 노트 , 어코드 , 사용 목적 , 사용 시간 등 을 수집 해 각 회사 의 독자 적 인 향수 추천 방법 을 이용 하 여 향수 를 추천 해 주 는 방식 입니다 . 1 : 1 방식 으로 추천 하 고 있 었 는데요 . 향수 의 기본 적 인 성분 과 노트 등 에 따라 , 추천 받 고자 하 는 사용 자 가 한 설문 조사 내용 과 1 : 1 로 매칭 되 는 향수 를 찾 아 주 거나 , 설문 내용 과 최대한 비슷 한 향수 를 찾 아 주 는 것 이 었 습니다 . ​ 파 펨은 현재 1 : 1 매칭 을 넘 어서 각 변수 가 계절 , 시간 , 사용 목적 등 다양 한 환경 에 어떻 게 부합 하 는지 분석 하 고 , 변수 들 의 조합 과 변화 관계 를 집중 적 으로 탐구 하 고 있 습니다 . 그래서 이 를 통해 사용 자 의 취향 에 맞춰 주 는 것 이상 으로 , 저격 할 수 있 는 향수 를 추천 하 는 방식 을 연구 하 는 것 입니다 . ​ ​ 대부분 의 추천 은 사람 이 직접 해 주 는 것 이 었 지만 사람 이 직접 추천 해 주 는 방식 에 는 분명 한 한계 가 있 었 습니다 . 모든 성분 을 외우 고 다니 는 사람 은 없 고 , 더 나아가 노트 와 어코드 가 어떤 개념 인지 추천 받 는 사람 이 정확 하 게 알 고 있 어야 한다면 , 추천 이 너무 어려워 지 기 때문 입니다 . 그래서 파 펨은 향 에 대해서 자세히 모르 는 사람 들 도 자신 의 환경 이나 상황 , 취향 에 맞 는 적절 한 향수 를 추천 받 을 수 있 도록 다음 과 같 은 알고리즘 을 만들 고 있 습니다 . ​ ​ 취미 , 좋 아 하 는 패션 , 스타일 , 직업 등 을 통해 스타일 에 맞 는 향수 를 , 혹은 비슷 한 스타일 의 사람 이 실제로 찾 는 향수 를 추천 하 는 방식 과 각 사용 자 들 이 선호 하 는 노트 , 어코드 , 향수 를 쓰 는 목적 , 향수 를 사용 하 는 시간 에 따라 향수 를 추천 하 는 방식 을 결합 하 는 것 입니다 . ​ 이렇게 향수 를 추천 하 는 것 을 알고리즘 으로 만들 면 향수 에 익숙 하 지 않 는 사람 들 에게 도 다양 한 선택지 를 줄 수 있 을 것 이 고 , 더 많 은 분 들 이 향 에 익숙 해 지 거나 향 을 즐길 수 있 게 될 것 이 라는 기대 가 있 답니다 . ​​ ​​ 오늘 말씀 드렸 던 추천 방식 에 대한 자료 구축 과 알고리즘 설계 는 빅 데이터 와 같 은 다양 한 방법 으로 구현 을 시도 하 고 있 습니다 . 또한 파 펨의 목표 이 기 도 한 ' 후각 의 객관화 , 향 의 객관화 ' 에 한 발 다가간 느낌 을 받 는 즐거운 여정 이 기 도 합니다 . ​ 이러 한 알고리즘 의 발전 은 사람 들 에게 점점 많 은 향수 에 익숙 치 않 은 사람 들 에게 많 은 선택지 를 줄 수 가 있 게 되 고 이 는 향수 의 대중 화 로 갈 수 있 을 것 입니다 . 다음 글 에서 는 저희 가 알고리즘 을 만들 며 겪 었 던 시행착오 와 어려웠 던 부분 들 에 대해 이야기 해 보 겠 습니다 . ​ 코로나 바이러스 로 모두 힘 이 들 고 고될 요즘 입니다 . 서로 를 배려 하 면 금방 지나갈 테 니 주위 에서 고생 하 시 는 분 들 께 응원 하 며 , 편안 한 주말 보내 세요 !