[책 리뷰] 추천 시스템 입문 - 가자마 마사히로, 이즈카 고지로, 마쓰무라 유야 저/김모세 역.한빛미디어.2023

[책 리뷰] 추천 시스템 입문 - 가자마 마사히로, 이즈카 고지로, 마쓰무라 유야 저/김모세 역.한빛미디어.2023

 

 

책소개

추천 시스템 도입을 고민하고 있다면

제일 먼저 봐야 하는 책!

 

‘맞춤 동영상’ ‘팔로우 추천’ ‘다른 고객이 함께 본 상품’ 등 추천 기능은 주변의 다양한 서비스에 포함되어 있다. 수많은 선택지에서 원하는 것을 고르려면 너무나 많은 시간이 걸리기 때문에 방대한 아이템을 다루는 서비스에는 추천 시스템이 필수다. 

이 책은 추천 시스템을 도입하고자 하는 독자나 조직이 우선적으로 읽어야 할 입문서다. 추천 시스템 개발자인 저자들이 경험한 성공 사례와 실패 사례를 살펴보면서 어떤 서비스에 추천 시스템을 조합하고 적용할 것인가에 중점을 두고 구성했다. 추천 알고리즘을 자세히 파고드는 대신 알고리즘 개요와 실무 활용 방법을 중심으로 설명한다. 이 책이 여러분의 서비스가 더욱 진화할 수 있도록 적합한 추천 시스템을 개발하는 데 도움이 될 것이다.

 

-책 소개: Yes24 (http://www.yes24.com/Product/Goods/118625987)

 

[목차 정리]

- CHAPTER 1 추천 시스템

- CHAPTER 2 추천 시스템 프로젝트

- CHAPTER 3 추천 시스템의 UI/UX

- CHAPTER 4 추천 알고리즘 개요

- CHAPTER 5 추천 알고리즘 상세

- CHAPTER 6 실제 시스템과의 조합

- CHAPTER 7 추천 시스템 평가

- CHAPTER 8 발전적 주제

- APPENDIX A 넷플릭스 프라이즈

- APPENDIX B 사용자-사용자 메모리 기반 방법

 

추천이란 무엇일까.

경험에 의하면 실제로 이용해보거나 사용해본 제품 혹은 서비스에 대해

나의 경험을 기반으로 타인에게 권하는 행위이다.

 

실제 사전적 의미도 크게 다르지 않다.

"어떤 조건에 적합한 대상을 책임지고 소개함."

추천하는 주체가 "나"이기에 내가 타인에게 소개한다는 말이다.

 

그럼 온라인 혹은 시스템에서의 추천 기능은 어떻게 구현하는 것일까.

현재 거의 대부분의 시스템에서 활용되는 추천 시스템 기능을 

구성하는 방법에 대해 정리한 내용이 이 책이다.

 

온라인의 추천 시스템은 나의 기록을 토대로 이루어 진다.

일반적으로 조회수나, 구매수, 인기수 등의 기준 뿐만 아니라

사용자의 선호도를 파악하기 위한 각종 데이터와 누적된 경험의 기록을

사용자에게 정리하여 보여누느것이 추천시스템이다.

 

 

 

있으면 좋고 없으면 마는 것이 추천시스템이 아니다.

이제는 거의 모든 서비스에서 필수적으로 활용되는 것이 추천시스템이다.

사용자가 원하는 것을 가장 가깝게 권하는 시스템이

결국 회사의 이익으로 돌아오는 수레바퀴의 시작점이 되는 셈이다.

 

반드시 사용자에 기호에 맞는 아이템을 추천할 수 있는건 아니다.

사용자가 만족하는 무언가에 대해 가깝게 추천하기 위한 시스템이

바로 추천 시스템이 추구하는 방향성이다.

 

이 책은 추천 시스템이라는 내용에 대해 파이썬 언어를 활용하여

알고리즘과 시스템 구축, 비교등에 대해 전반적으로 다루고 있는 책이다.

 

혹시나 해당 분야에 관계 없는 사람이 읽더라도 나쁘지 않은 책이다.

추천 시스템이 어떻게 구성되어 있으며

나의 데이터를 어떻게 활용하여 나에게 적절한 것을 추천하는지에 대해

고민의 답도 어느정도는 들어있는 책이기 때문이다.

 

YES24 구매 바로가기 (http://www.yes24.com/Product/Goods/118625987)

쿠팡 구매 바로가기 (https://link.coupang.com/a/Y2CnT)

 

 

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

"이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다."

 

책 리뷰,리뷰,서평단,(주)한빛미디어,서평단,나는 리뷰어다 2023, 비소설, 추천 시스템 입문, 가마자 마사히로, 이즈카 고지로, 김모세, 추천 알고리즘,