공유 경제 는 어떻게 비즈니스 가 되 는가 ? ( 10 ) The Business of sharing   당신 의 취향 에 꼭 맞 게 추천 하 는 e 커머스   거의 무한대 인 온라인 상품 가운데 고객 이 원할 만 한 상품 을 권하 는 기술 의 ‘ 끝판 왕 ’ 은 넷플릭스 다 . 처음 등록 하 면 영화 몇 편 을 보여 주 면서 취향 대로 고르 라고 하 는데 , 이런 작업 을 세 번 정도 거치 면 대충 기본 유형 이 드러난다 . 이후 에 는 영화 를 본 고객 이 매기 는 별점 에 따라 점점 더 정교 한 추천 이 가능 한 구조 를 갖 고 있 다 .   우리 나라 의 영화 추천 스타트업 ‘ 왓 챠 ’ 도 처음 에 영화 20 편 을 보여 주 고 별점 을 매기 라고 시킨다 . 이 점수 를 기반 으로 나 의 프로 파일 이 만들 어 지 며 , 정직 하 게 점수 를 줄수록 시스템 이 더 정확 하 게 내 취향 을 읽 어 낼 것 이 다 . 선택 가짓수 가 적 으면 MD 나 큐레이터 가 골라 줄 수 있 지만 , 수천   수만 가지 가 넘어가 면 사람 이 직접 하 는 것 보다 는 학습 능력 을 지닌 알고리즘 을 이용 하 는 것 이 합리 적 이 다 . 어느 경우 든 고객 취향 에 맞 는 서비스 를 제공 하 는 기업 이 살아남 는다 .   예 를 들 어 , 음식점 취향 분석 을 위한 알고리즘 을 생각 해 보 자 . 어떻게 해야 할까 ? 일단 음식점 이 취향 에 따라 구별 될 수 있 게 분류 가 되 어야 한다 .   취향 은 소비자 에 따라 달라질 수 있 으므로 소비자 의 특성 도 분류 되 어야 한다 .    패션 , 영화 , 도서 등 대상 에 따라 다른 분류 가 이루어져야 한다 .   우리 는 대학교 주변 의 음식점 에 한정 해서 시도 해 볼 수 있 다 . 또는 관심 있 는 세미나 ( 예 를 들 면 뉴 미디어 관련 세미나 ) 를 대상 으로 할 수 도 있 다 .   이때 , 다양 하 게 , 적절 하 게 , 특성 을 잘 나타낼 수 있 게 분류 하 는 것 이 중요 하 다 . 이 는 표본 조사 에서 도 활용 이 된다 . 제품 - 제품 , 고객 - 제품 ,   고객 - 고객 유사 도 에 따른 필터링