추천 시스템의 중요 핵심 기능은 아이템을 추천해주는 것이지만, 포괄적으로 보면 사용자에게 맞추어진 그래픽 유저 인터페이스, 디자인 등등이 포함 되어 있다.
가장 간단한 형태의 추천 시스템은 유저의 선호, 제약사항을 고려한 아이템 랭킹 리스트를 제공하는 것이다. 이를 수행하기 위해 추천시스템은 사용자가 표현한 선호도를 수집하여야 한다.
일상 생활에서 사용자들은 주변 사용자들의 선택에 자주 영향 받는 모습을 보이기 때문에 유저 공동체에서 자신과 비슷한 사용자의 선택에 따라서 추천을 해주는 방식인 collaborative filtering 방식이 있다.
현재 웹의 성장과 e-bussiness의 성장으로, 굉장히 많은 정보들이 흘러나오고 있고, 이러한 결과는 유저가 너무 많은 정보에 압도되어 오히려 최적의 선택을 선택함에 있어 방해의 요소로 작용되고 있다. 이러한 문제점의 해결책으로 추천 시스템이 대두되고 있다.
추천시스템에 대한 관심이 급증하게 된 이유
추천 시스템의 목적
아이템 판매량을 늘린다.
단순히 서비스를 방문해 물건을 사는 사람의 비율보다, 서비스에서 추천한 제품을 구매하는 사람의 비율을 높인다.
좀더 다양한 제품을 판매한다.
인기가 있지 않은 아이템이라도, 유저의 선호와 맞다면 매칭시켜 다양한 제품을 판매할 수 있도록 돕는다.
유저의 만족도를 올린다.
유저가 서비스의 추천 아이템에 긍정적으로 반응한다면 이 추천 시스템에 대한만족도가 증가하여 전체적으로 서비스에 대한 만족도가 증가한다.
유저의 서비스에 대한 충성도를 올린다.
유저가 서비스를 많이 이용할 수록 추천시스템의 성능이 더욱 좋아진다.
유저가 뭘 원하는지 더욱 자세하게 알 수 있다.
추천시스템을 통해 알아낸 유저의 선호도에 대한 지식을 다른 목적으로도 사용할 수 있다.
(예를 들면 유저가 선호하는 테마의 아이템에 대한 특가 세일이 진행될 때, 유저에게 푸시 알림을 보낼 수 있다. 푸시 알림을 전체 유저에게 보내는 것보다 효율적이다.)
추천 시스템으로 구현할 수 있는 기능