OTT넷플릭스가 촉발한 취향저격 '추천 알고리즘'

 

① 추천 알고리즘의 아이디어는 1979년까지 거슬러 올라간다. 일레인 리치 미국 텍사스대 교수는 ‘고정관념을 통한 사용자 모델링’이란 제목으로 낸 논문에서 도서 추천 시스템 ‘그런디’를 구상했다. 

② 이런 알고리즘은 1990년대 본격적으로 활용되기 시작했다. 초창기 모델은 ‘콘텐츠 기반 필터링’과 ‘협업 필터링’이 주류를 이뤘다.

③ 콘텐츠 기반 필터링은 사용자가 이전에 좋아하던 것과 비슷한 항목을 추천하는 식이다. 협업 필터링은 다른 사용자와의 유사성을 기반으로 추천해준다.

④ 추천 알고리즘의 획기적 발전을 불러온 것은 넷플릭스다. 이 회사는 2006년 ‘넷플릭스 프라이즈’라는 대회를 열어 알고리즘 개선 방법을 공개적으로 모집했다.

⑤ 2010년대 머신러닝과 딥러닝 등장은 추천 알고리즘이 한 번 더 도약하는 계기가 됐다. 현재 추천 알고리즘은 인공지능(AI)과 빅데이터 기술을 결합해 정교하고 개인화된 추천을 해주는 게 특징이다.