한빛미디어

조금 다른 추천이지만 저도 몸담고 있는 시스템의 핵심이 추천시스템 이긴합니다.

학생들이 공부하면서 풀어야 하는 문항을 실력과 이해도 기반으로 추천을 해주는 시스템인데

항상 문제가 되는 것이 콜드 스타트인데

즉, 기존의 문제 풀이 데이터가 하나도 없는 학생이 서비스를 시작했을 때 어떤 문제를 어떻게 구성해서 주어야 하는 것입니다.

요런 부분에 대해서 조금 색다른 아이디어나 발상의 전환을 해 볼 만한 포인트가 있을 까 해서 열심히 탐독해본 추천 시스템 입문입니다!

제목에서도 알 수 있듯이 '입문'입니다.

추천 시스템에 대한 전반적인 개론과 함께 사용 되는 지식을 폭 넓게 다뤄줍니다.

어느정도 폭 넓냐면 독자 대상이 개발자나 기획자에 그치지 않고 공부하는 학생이나 UI UX 디자인을 하는 사람까지도 포함합니다.

다만 읽어본 뒤에 느낀 바로는 학생들이 가장 재미있게 읽어보지 않을까 합니다.

추천 시스템의 종류가 무엇이고

종류에 따라 필요한 데이터는 무엇이고

그 데이터를 활용하는 알고리즘의 종류와 핵심 수식 그리고 주의해야할 점 등이 무엇인지 배울 수 있습니다.

물론 개론적 내용'만' 다루는 것은 아닙니다.

책의 40% 정도의 분량은 실제 데이터와 코드를 통해서 실습해 볼 수 있는 코너도 마련되어 있습니다.

이 부분을 잘 살펴본 뒤에는 캐글등에 있는 데이터를 기반으로 다양한 실습을 해 볼 수 있을 것이라 생각합니다.

추천 시스템이라는 것이 서비스하는 솔루션이나 플랫폼의 사이즈가 작을 때에는

극단적으로는 추천 시스템 자체가 필요 없을 수도 있고

적용한다고 해도 모집단의 사이즈가 작으면 제대로 잘 구동 되는지 그리고 더 나은 추천 시스템으로 나아가는지 확인이 힘들 때가 많습니다.

따라서 아이디어는 필드가 다른 데이터라고 해도 규모가 조금 있는 데이터셋으로 테스트를 진행해보고 현재 서비스하는 곳에 벤치를 돌려보면 좋은데 이런 면에서 추천 시스템이라는 것의 첫 단추를 채워주는 역할로는 상당히 훌륭하다 볼 수 있습니다.

추천시스템에 대한 문서나 책이 없는 것은 아니지만 너무 특정 영역에 국한되거나 특정 알고리즘에 매몰되어 좁은 영역을 소개하는 것에 그치는 책이 많은데 첫 입문용 개론서로는 상당히 잘 짜여진 구성을 보여줍니다!

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