추천시스템

I. 개요 대고객 대상으로 한 대부분의 플랫폼 서비스 업체들은 고객 개개인에게 맞춤형의 추천 서비스를 도입하고 있음 전자상거래 업체, 유투브, 애플 뮤직 등 ML의 여러 알고리즘 중 비즈니스 관점에 부합하는 기법이 추천 시스템. 추천 시스템의 진정한 묘미는 사용자 본인도 모르는 취향 발견, 재구매로 연결하도록 설계 누가 필요할까? 모든 플랫폼 서비스 이유1: 플랫폼은 다수의 판매자와 소비자를 필요로 함, 문제는 카테고리와 메뉴구성이 복잡해지면 소비자의 제품 선택에 부작용 이유2: 만족도가 떨어지면 고객은 그 플랫폼을 떠날 가능성이 크며, 이는 플랫폼 서비스의 매출 하락과 직결 모든 플랫폼 서비스는 기본적으로 추천서비스를 장착하고 싶어함 영화 데이터를 기준으로 추천시스템을 단계별로 구현함을 목표로 함 II.

I. 개요 대고객 대상으로 한 대부분의 플랫폼 서비스 업체들은 고객 개개인에게 맞춤형의 추천 서비스를 도입하고 있음 전자상거래 업체, 유투브, 애플 뮤직 등 ML의 여러 알고리즘 중 비즈니스 관점에 부합하는 기법이 추천 시스템. 추천 시스템의 진정한 묘미는 사용자 본인도 모르는 취향 발견, 재구매로 연결하도록 설계 누가 필요할까? 모든 플랫폼 서비스 이유1: 플랫폼은 다수의 판매자와 소비자를 필요로 함, 문제는 카테고리와 메뉴구성이 복잡해지면 소비자의 제품 선택에 부작용 이유2: 만족도가 떨어지면 고객은 그 플랫폼을 떠날 가능성이 크며, 이는 플랫폼 서비스의 매출 하락과 직결 모든 플랫폼 서비스는 기본적으로 추천서비스를 장착하고 싶어함 영화 데이터를 기준으로 추천시스템을 단계별로 구현함을 목표로 함 II.