Content based filtering

컨텐츠 기반 필터링 (Content based filtering)

컨텐츠 기반 필터링은 아이템(영화, 음악, 상품 등) 에 대한 설명과 사용자의 선호 profile (이전 구매 내역, 평점 등)에 기반하여 새로운 item을 추천합니다. 예를 들어, 특정 음악을 사용자가 선택하여 들었다면, 관련 가수, 장르, 키워드 등 item의 세부 컨텐츠가 유사한 다른 음악들을 추천할 수 있습니다. 

Contents based RecSys 개념 (출처: NVIDIA Developer Technical Blog,  How to Build a Winning Recommendataion System, by Carol McDonald)

• 장점 : Sparse data로부터 발생하는 Cold-start problem 에 잘 대응할 수 있습니다. 또한, 이력이 존재하지 않는 새로운 아이템의 추천 시나리오에 효과적입니다. 
• 단점 : filter bubble이 생기면 이전 경험했던 아이템과 매우 유사한 특성의 아이템들만 제시하는 한계가 있으며, 새로운 사용자에 대한 추천에 한계가 있습니다. 

Contents based Methods에서 사용할 수 있는 정보는 주로 다음과 같은 Contents 항목이 있습니다. 

• User-side 
  • Demograpic information : gender, age, occupation, etc.
  • Social networks
  • Reviews, comments
• Item-side
  • movie : genre, director, actor
  • product : product images, product details, review, etc. 

Reference

• boostcamp AI Tech Lecture Notes (RecSys), by 이성원 
• NVIDIA Developer Technical Blog, How to Build a Winning Recommendataion System, by Carol McDonald Gabriel Moreira https://developer.nvidia.com/blog/how-to-build-a-winning-recommendation-system-part-1/