한빛미디어

인터넷 쇼핑몰에서 상품을 검색하고 상세페이지의 정보를 보다보면 어느 부분엔가 이 상품을 구매하신 분이 이런 상품도 같이 구매했다는 상품이 나열되는 부분이 있거나,  보고 있는 상품과 비슷한 상품을 나열해주기도 합니다

유튜브에서도 내가 검색하거나 어떤 동영상을 자주 보면 그 채털에 새로운 동영상이 나오면 검색하지 않아도 초기화면에 나옵니다. 

이러한 추천 정보가 어떻해서 나오게 되는 걸까 궁금하여서 이 책을 읽게 되었습니다

책 시작 부분에 대상 독자 안내에서 개발자 또는 데이터 과학자, 프로덕트 매니저 또는 UI/UX 디자이너, 연구자 또는 학생 에 따라서 각 장의 내용을 어떻게 참고하면 좋을 지도 안내되어 있습니다.

책 두께는 1cm 정도 되고, 추천 시스템의 역사부터해서 추천 시스템의 종류, 비교 등 추천 시스템에 대한 기본 정보에서 부터 차근 차근 설명하여 깊이 들어가서 재미있게 읽었습니다.

5장에는 추천시스템을 프로그램에서 구현하기 위한 알고리즘을 파이썬 코드로도 보여줍니다.

제가 프로그래머가 아니라서 코드 부분은 열심히 읽지 못했는데, 프로그래밍과 파이썬을 잘 해서 5장의 알고리즘 코드 부분도 분석하고 이해했었으면 좋았겠습니다.

뒷부분에는 넷플릭스의 추천 시스템에 대한 부분도 있었는데 흥미롭고 재미있었고, 읽으면서 추천시스템이 이렇게  이런식으로 이루어져서 추천 정보를 보여주는구나 하는 전체적인 것을 알 수 있었습니다. 

지은이의 말에 '이 책은 추천 시스템을 도입하고자 하는 독자나 조직이 우선적으로 읽어야 할 입문서를 목표로 집필되었다' 고 합니다. 추천 시스템에 관심있거나 도입해야하거나 프로그래밍해야하는 분들께서 읽어보시면 좋을 것 같습니다

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."