ChatGPT 이후 생성 AI가 아니면, 말도 꺼내지 못할 시대가 되고 있습니다. 추천 시스템도 LLM 이전에 대표적인 머신러닝 사례였지만, 과거보다 주목을 못 받는다는 생각입니다.
하지만 아직도 많은 업에서 제대로 된 추천 시스템을 갖추지 못한 경우가 많습니다. 여전히 사용자에게 개인 맞춤형 경험을 제공하는 일은 중요한데 말이죠.
그래서 추천 시스템을 위해서는 무엇이 필요한지 정리해보고자 합니다.
추천 시스템 구축에 필요한 인프라, 구조, 개발 영역을 심층적으로 조사하고, 성공적인 추천 시스템 구축을 위한 지침을 알아봅니다.
추천 시스템 개요
추천 시스템은 사용자의 선호도를 예측해 제품, 서비스, 콘텐츠 등을 추천하는 정보 필터링 시스템입니다. 사용자의 과거 행동, 관심사, 선호도 등을 분석해 개인에게 가장 적합한 항목을 제시합니다.
추천 시스템은 전자상거래, 스트리밍 서비스, 소셜 미디어 등 다양한 분야에서 사용자 경험을 향상시키고 비즈니스 성과를 높이는 데 활용됩니다. 위 업종은 대부분 추천 시스템을 과거부터 구축 및 운영하고 있고, 점차 다른 업종과 분야로 확장되고 있습니다.
추천 시스템 유형
추천 시스템은 다양한 유형으로 분류됩니다. 각 유형은 서로 다른 알고리즘과 데이터를 사용합니다. 주요 유형은 다음과 같습니다.
- 콘텐츠 기반 필터링: 사용자가 과거에 좋아했던 항목과 유사한 항목을 추천합니다.
- 협업 필터링: 다른 사용자의 선호도를 기반으로 항목을 추천합니다.
- 하이브리드 방식: 콘텐츠 기반 필터링과 협업 필터링을 결합하여 추천 성능을 향상시킵니다.
이 외에도 “인기 있는 영화”나 “주간 베스트셀러” 같이 통계를 기반으로 개인화 없이 동일한 추천을 제공하는 경우도 있습니다.
일반적으로 위에 유형이 많이 언급되고 사용되지만, 다른 추천 유형도 많습니다. 맥락을 이해하는 AI가 발전함에 따라, 이를 이용한 다른 추천 유형도 더 고도화될 것입니다.
- 맥락 기반 추천: Context-aware Recommendation
- 순차 추천: Sequential Recommendation
- 지식 기반 추천: Knowledge-based Recommendation
- 베이지안 및 강화 학습 추천: Bayesian & Reinforcement Learning
보통 하나의 알고리즘으로 구축되지 않고, 상황에 따라 여러 개를 결합하고 운영하는 경우가 많습니다. 일부 중복되는 영역도 있겠습니다. 하지만, 활용 측면에서 위와 같이 분류하고 적용을 검토하면 다양한 방면에서 고려해 볼 수 있습니다.
추천 시스템 인프라 및 구조
추천 시스템은 방대한 데이터를 처리하고 분석해야 하므로 효율적인 인프라 구축이 중요합니다. 추천 시스템의 인프라 및 구조는 다음과 같은 요소를 고려해야 합니다.
- 유연한 확장성: 사용자 트래픽 변화에 따라 시스템 자원을 유연하게 조정할 수 있어야 합니다. 클라우드 서비스는 탄력적인 자원 활용을 통해 이러한 요구사항을 충족할 수 있습니다.
- 데이터 I/O: 특징 추출 단계에서 방대한 데이터 입출력 작업이 발생하므로 효율적인 데이터 처리 시스템이 필요합니다.
예를 들어, 필터링 후 수천 개의 후보와 시스템에 수천 개의 특징이 있다고 가정하면 수백만 개의 데이터 포인트를 가진 행렬이 생성됩니다.
- 분산 시스템: 대규모 데이터 처리를 위해 분산 시스템을 활용해 처리 속도를 향상시키고 시스템 안정성을 확보해야 합니다.
- 실시간 처리: 실시간으로 데이터를 수집하고 분석해, 사용자에게 최신 정보를 기반으로 추천을 제공해야 합니다.
실시간 추천 시스템은 이를 위해 실시간 데이터 스트림을 처리하는 복잡한 아키텍처를 가지고 있습니다.
추천 시스템 아키텍처
일반적인 추천 시스템은 다음과 같은 구성 요소로 이루어져 있습니다.
콘텐츠 생성 레이어
추천을 위해서는 콘텐츠가 있어야 합니다. 추천 시스템은 이미 보유한 콘텐츠를 추천하는 구조입니다. 하지만 필요한 콘텐츠가 없는 경우도 많습니다.
그래서 앞으로는 콘텐츠 생성 부분도 추천 시스템의 영역으로 보고 고민할 필요가 있습니다. AI와 로봇이 발달하면 콘텐츠를 생산하는 비용이 크게 줄고, 필요에 따라 빠르게 매력적인 콘텐츠를 만들 수 있습니다.
아직은 콘텐츠 생성 부분을 추천 시스템 영역으로 보기는 어렵지만, 곧 변화가 있을 거라 예상합니다.
데이터 수집 레이어
사용자 행동, 아이템 정보, 컨텍스트 데이터 등 다양한 데이터 소스로부터 데이터를 수집하고 저장하는 레이어입니다.
데이터베이스, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 등 다양한 저장소를 활용할 수 있습니다. 데이터 수집 레이어는 데이터의 품질과 일관성을 유지하기 위한 데이터 정제 및 전처리 기능을 포함합니다.
분석 레이어
수집된 데이터를 분석하고 추천 모델을 학습하는 레이어입니다. 머신러닝 알고리즘을 사용하여 사용자 선호도를 예측하고 추천 후보를 생성합니다.
분석 레이어는 데이터 탐색, 특징 엔지니어링, 모델 학습, 모델 평가 등의 기능을 수행합니다. 분산 처리 프레임워크를 활용하여 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다.
서비스 레이어
학습된 추천 모델을 기반으로 사용자에게 추천 결과를 제공하는 레이어입니다. API Gateway, 로드 밸런서 등을 통해 사용자 요청을 처리하고 추천 결과를 API 형태로 제공합니다.
서비스 레이어는 추천 결과를 효과적으로 표시하기 위한 UI/UX 디자인 요소를 고려해야 합니다. 또한, 사용자 피드백을 수집하고 분석하여 추천 시스템을 지속적으로 개선하는 기능을 포함합니다.
추천 시스템 개발 영역
추천 시스템 구축을 위한 주요 개발 영역은 다음과 같습니다.
데이터 수집 및 전처리
추천 시스템 개발 첫 번째 단계는 데이터 수집 및 전처리입니다. 이 단계에서는 사용자 행동 데이터, 아이템 정보, 컨텍스트 데이터 등 다양한 데이터를 수집하고 분석에 적합한 형태로 변환합니다.
데이터 수집
사용자 행동, 선호도, 인구 통계 정보, 아이템 속성, 컨텍스트 정보 등 추천 시스템에 필요한 다양한 데이터를 수집합니다. 데이터 소스는 웹사이트 로그, 앱 사용 기록, 설문 조사, 소셜 미디어 등 다양할 수 있습니다.
데이터 정제 및 가공
수집된 데이터는 다양한 형식과 품질을 가지고 있으므로, 분석에 적합하도록 정제하고 가공해야 합니다. 데이터 형식 통합, 노이즈 제거, 데이터 변환 등의 작업이 필요할 수 있습니다.
데이터 전처리
데이터의 품질을 높이기 위해 결측값 처리, 이상치 제거, 데이터 정규화 등의 전처리 작업을 수행합니다. 이러한 작업은 모델 학습의 효율성을 높이고 추천 성능을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
모델 학습 및 평가
전처리된 데이터를 사용하여 머신러닝 모델을 학습하고 평가합니다. 다양한 추천 알고리즘을 적용하고 성능을 비교하여 최적의 모델을 선택합니다.
모델 학습
다양한 추천 알고리즘을 사용하여 모델을 학습시킵니다. 데이터의 특징과 비즈니스 목표에 따라 적합한 알고리즘을 선택해야 합니다.
모델 평가
학습된 모델의 성능을 평가하기 위해 오프라인 평가와 온라인 A/B 테스트를 수행합니다. 오프라인 평가에서는 정확도, 재현율, 정밀도 등의 지표를 사용하여 모델의 성능을 측정합니다. 온라인 A/B 테스트는 실제 사용자 환경에서 모델의 성능을 검증하는 방법으로, A/B 테스트를 통해 새로운 모델이 기존 모델보다 우수한 성능을 보이는지 확인합니다.
추천 결과 제공
학습된 모델을 기반으로 사용자에게 개인화된 추천 결과를 제공합니다. 사용자 인터페이스(UI) 및 사용자 경험(UX)을 고려해 추천 결과를 효과적으로 표시합니다.
추천 결과 생성
학습된 모델을 사용하여 사용자에게 적합한 아이템을 예측하고 추천 목록을 생성합니다.
추천 결과 표시
사용자 인터페이스(UI) 및 사용자 경험(UX)을 고려하여 추천 결과를 효과적으로 표시합니다. 추천 결과는 사용자가 쉽게 이해하고 선택할 수 있도록 명확하고 직관적으로 제시되어야 합니다.
피드백 수집 및 시스템 개선
사용자의 추천 결과에 대한 피드백을 수집하여 시스템을 개선합니다. 사용자의 피드백은 추천 시스템의 정확도와 사용자 만족도를 높이는 데 중요한 역할을 합니다.
추천 시스템 기술 스택
추천 시스템 개발에 필요한 기술 스택은 다음과 같습니다.
프로그래밍 언어
Python, Java, Scala 등 다양한 프로그래밍 언어가 사용됩니다. Python은 머신러닝 라이브러리가 풍부하고 개발 생산성이 높아 추천 시스템 개발에 널리 사용됩니다.
데이터베이스
MySQL, PostgreSQL, MongoDB 등 관계형 및 비관계형 데이터베이스를 사용하여 데이터를 저장하고 관리합니다. 데이터의 종류와 규모에 따라 적합한 데이터베이스를 선택해야 합니다.
머신러닝 라이브러리
TensorFlow, PyTorch, scikit-learn 등 다양한 머신러닝 라이브러리를 사용하여 모델을 학습하고 평가합니다. 각 라이브러리는 서로 다른 장단점을 가지고 있으므로, 프로젝트의 요구사항에 맞는 라이브러리를 선택해야 합니다.
분산 처리 프레임워크
Hadoop, Spark 등 분산 처리 프레임워크를 사용하여 대규모 데이터를 효율적으로 처리합니다. 분산 처리 프레임워크는 데이터를 여러 노드에 분산하여 저장하고 처리하기 때문에, 대용량 데이터 처리에 적합합니다.
클라우드 컴퓨팅 플랫폼
AWS, Azure, GCP 등 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 활용하여 추천 시스템을 구축하고 운영합니다. 클라우드 컴퓨팅 플랫폼은 유연한 확장성, 안정성, 비용 효율성을 제공합니다.
추천 시스템 최적화 기법
추천 시스템의 성능을 향상시키기 위한 최적화 기법은 다음과 같습니다.
모델 파라미터 튜닝
모델의 하이퍼파라미터를 조정하여 성능을 최적화합니다. 예를 들어, 협업 필터링 모델에서 사용자와 아이템 간 유사도를 계산하는 데 사용되는 k-nearest neighbors 알고리즘의 k 값을 조정하여 추천 성능을 개선할 수 있습니다.
알고리즘 개선
새로운 알고리즘을 개발하거나 기존 알고리즘을 개선하여 추천 성능을 향상시킵니다. 예를 들어, 딥러닝 기반 추천 알고리즘을 사용하여 복잡한 패턴을 학습하고 추천 정확도를 높일 수 있습니다.
데이터 증강
데이터 부족 문제를 해결하기 위해 데이터 증강 기법을 활용합니다. 예를 들어, 이미지 데이터를 회전하거나 밝기를 조정하여 데이터의 양을 늘릴 수 있습니다.
앙상블 기법
여러 모델을 결합하여 성능을 향상시킵니다. 예를 들어, 협업 필터링 모델과 콘텐츠 기반 필터링 모델을 결합하여 각 모델의 장점을 활용하고 단점을 보완할 수 있습니다.
A/B 테스트
A/B 테스트를 통해 다양한 알고리즘, 파라미터 설정, UI 디자인 등을 비교하여 최적의 구성을 찾습니다.
밴딧 알고리즘
밴딧 알고리즘은 탐색과 활용의 균형을 맞추어 추천 시스템의 성능을 향상시키는 데 사용됩니다. 탐색은 새로운 아이템을 추천하여 사용자의 선호도를 파악하는 과정이고, 활용은 기존 정보를 기반으로 사용자가 좋아할 만한 아이템을 추천하는 과정입니다.
추천 시스템은 사용자 경험을 향상시키고 비즈니스 성과를 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 효율적인 인프라 구축과 적합한 알고리즘 선택, 지속적인 시스템 개선을 통해 성공적인 추천 시스템을 구축할 수 있습니다.
대규모 데이터 처리가 필용한 경우, 분산 시스템 및 클라우드 컴퓨팅 기술을 활용해야 합니다.
내용이 생각보다 길어졌네요. 다음 포스팅에서는 추천 시스템을 비즈니스 관점에서 정리해 보겠습니다.