“당신이 좋아할 것을 안다”…자동추천시스템 ‘주목’

2013.04.02 09:38:48 / 심재석 기자 sjs@ddaily.co.kr

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[디지털데일리 심재석기자] 오늘 영화 뭐보지? 

 

지하철 안에서 읽을만 한 책 뭐 없을까


누구나 일상생활에서 흔히 하는 고민 중 하나다. 인터넷 시대가 열린 이후 접하는 정보와 콘텐츠의 양도 늘어나 이런 고민은 더욱 깊어졌다.


이 가운데 이런 고민을 해결하기 위한 기술이 IT벤처 창업가들의 아이템으로 각광을 받고 있다. 바로 ‘자동추천시스템’이다.


‘자동추천시스템’은 시스템이 사용자의 취향을 분석해 좋아할 만한 상품이나 서비스를 추천해주는 것을 말한다. 이전에 구매했던 이력이나 평점, 유사한 다른 사용자들이 선택한 데이터를 분석한다.


아마존닷컴이나 넷플릭스 등 글로벌 서비스들은 자동추천시스템의 효과를 톡톡히 누리고 있다. 아마존닷컴의 경우 매출의 35%가 추천시스템을 통해 발생하고 있는 것으로 알려져있다.


국내에서도 상당수의 온라인 쇼핑몰 등은 자동추천시스템을 갖추고 있다. 그러나 정확도가 많이 떨어져 크게 가치를 인정받지는 못했다. 예를 들어 결혼도 안 한 총각이 친구 선물을 위해 아기옷을 한 번 샀다고 그 이후로 계속 아기옷을 추천하는 식이다.


이같은 문제를 극복하기 위해서는 단순히 데이터베이스에서 패턴을 매칭하는 방식에서 벗어나 새로운 분석 데이터와 알고리듬이 필요하다.

  

최근 국내에서는 IT 벤처 업체들이 이같은 숙제에 도전하고 있다. 


대표적인 회사는 버즈니다. 버즈니는 영화, 맛집, 게임 등을 추전하는 모바일 서비스를 제공하고 있는 업체다


버즈니는 의견분석(오피니언 마이닝) 기술을 기반으로 추천시스템에 접근하고 있다. 블로그나 웹사이트의 평가를 분석해, 사용자들에게 추천해 주는 방식이다. 예를 들어 사용자들이충격적인 반전 영화라는 검색어를 입력하면, 버즈니 영화가이드는 반전이 있는 영화들을 찾아 별점 순서대로 보여준다. 사용자들이 블로그 등에 써놓은 평가를 분석해 반전이 뛰어난 영화들을 찾아내는 것이다.


영화 추천 분야에는 ‘왓챠’도 있다. 왓챠는 사용자들에게 기본적으로 30개의 영화 별점 평가를 받고, 이를 기반으로 그에 맞는 영화를 추천한다. 왓차의 알고리즘은 크게 가지다. 영화와 영화 사이의 유사도를 분석하는 알고리즘과 이용자가 어떤 종류의 영화를 좋아하는지 판단하는 알고리즘이다. 이를 기반으로 사용자들이 좋아할만한 영화를 추천한다


도서 추천 서비스도 있다. 기반  소셜네트워크서비스인 유저스토리북은 자신이 등록한 책과 별점을 기반으로 추천 알고리즘을 통해 사용자의 취향에 맞는 책을 추천해준다.


유저스토리랩 정윤호 대표는기존 서비스가 성향이 맞는 친구나 지인 의미 있는 타인들의 추천이었다면 여기에 자신의 취향을 과학적으로 분석한 추천 기능이 추가됨으로써 보다 정교하고 섬세한 추천이 가능해졌다고 말했다.


<심재석 기자>sjs@ddaily.co.kr




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