이전 포스팅 에서 설명 한 Collaborative Filtering ( 협업 필터링 ) 이 사용 자 의 평가 , 피드백 을 바탕 으로 추천 을 하 는 구조 였 다면 이번 에 는 Content - based ( 콘텐츠 기반 ) 추천 시스템 에 대하 여 알아보 자 . ​ Content - based 콘텐츠 기반 접근 방법 은 사용 자 의 액션 ( 평가 내역 ) 등 보단 사용 자 가 접근 한 콘텐츠 자체 본질 적 인 의미 에 초점 을 맞추 고 있 다 . 협업 필터링 방식 과 달리 머신 이 해당 콘텐츠 의 주제 가 무엇 인지 파악 하 고 있 어야 하 고 이 를 실현 시키 기 위해 NLP ( Natural Language Processing ) , IR ( Information Retrieval ) 분야 의 기법 을 사용 한다 . ​ 간단 하 게 말 하 면 주제 라는 개념 을 머신 이 이해 할 수 있 도록 콘텐츠 라는 비 정형 데이터 를 머신 이 이해 할 수 있 는 수치 적 표현 으로 일관 화 시키 면 장땡 인 것 이 다 . ​ 이 를 수행 하 기 위해 NLP 의 TF - IDF ( 단어 빈도 - 역문 서 빈도 ) 등 을 비롯 하 여 각 분야 마다 해당 콘텐츠 의 Topic ( 주제 ) 등 을 추출 하 는 데 에 다양 한 접근 방식 이 존재 한다 . 내용 에 집중 하 는 방식 이 다 보 니 추천 의 지표 로써 다음 과 같 은 부분 을 생각 해 볼 수 있 다 . ​- 콘텐츠 의 제목 - 콘텐츠 의 소개 , 내용 등 - 콘텐츠 관련 코멘트 - 이하 , 주제 선정 에 기여 할 만 한 모든 데이터 ​ 콘텐츠 기반 추천 을 위해 토픽 을 모델링 하 고 분류 하 기 위한 작업 이 필요 한데 , 옛날 에 는 이러 한 작업 을 모두 사람 이 직접 수행 했었 다 . 요즘 에 는 머신 러닝 / 딥 러닝 의 발전 으로 이러 한 기술 을 통해 더욱 더 정교 한 추천 이 가능 하 게 되 었 다 . ( 물론 그만큼 데이터 가 필요 하 겠 지만 ) ​ 그러나 이러 한 클러스터 링 ( 비지 도 학습 등 ) 의 경우 , 협업 필터링 처럼 시스템 의 추천 성능 을 정량 적 으로 평가 를 하 기 힘든 부분 도 존재 한다 . ​ 콘텐츠 분석 을 거친 후 자신 의 분류 를 하 든지 , 머신 이 분류 를 하 든지 콘텐츠 의 특성 을 나타내 는 feature ( 특징 ) 을 잘 살려 내 는 것 이 중요 하 다 . 때문 에 시각화 분석 이 든 , 객관 성 에 기반 한 평가 지표 를 사용 하 든 최선 의 수 를 사용 해서 분류기 를 구축 해야 한다 . ​ 대략 적 인 콘텐츠 기반 추천 방식 의 순서 는 다음 과 같 다 . ​ 1 . 콘텐츠 를 분류 혹은 수치 적 으로 측정 할 수 있 는 모델 을 구현 한다 . 2 . 사용자 가 접근 한 , 긍정 적 인 반응 을 보인 콘텐츠 를 가져온다 . 3 . 2 번 에서 가져온 콘텐츠 와 수치 적 으로 가까운 다른 콘텐츠 들 을 사용 자 에게 추천 한다 . ​ 너무 추상 적 일 수 도 있 는 게 사실상 대략 적 인 맥락 이 고 각 순서 의 전후 로 다양 한 수행 과정 이 추가 로 붙 게 된다 . 단순 하 게 주제 가 비슷 하 다는 이유 로 추천 을 할 경우 , 다음 과 같 은 부분 이 고려 되 지 않 기 때문 이 다 . ​- 콘텐츠 의 노후 도 - 콘텐츠 의 퀄리티 - 콘텐츠 의 인기 도 ​ 따라서 아래 와 같 은 모든 사항 을 검토 하 고 추가 적 으로 실제 추천 과정 에 반영 함 으로 좋 은 추천 시스템 을 설계 할 수 있 다 .