추천 입문 시스템 - 한빛미디어

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

이번에 리뷰하게 된 도서는 '추천 입문 시스템' 이라는 책이다.

추천 시스템이라고 하면 근처에서 많이 접할 수 있다. 네이버와 쿠팡 등 쇼핑에서도 볼 수 있고, 배달의 민족과 같은 추천들도 볼 수 있죠. 그런 모든 부분을 통틀어 추천 시스템이라고 보면 될 것 같다.

항상 추천 시스템이 어떤 형태로 구성되고, 제공되는지 궁금했었는데 책을 통해서 그런 부분을 해결 할 수 있었다.

책에서 나오는 문장 중

반드시 사용자의 기호에 맞는 아이템을 추천할 수 있다고 할 수 없습니다.

라는 문장이 가장 마음에 들었다. 그렇다면 어떻게 해서 사용자가 만족할만한 추천을 할 수 있을까?

그것이 바로 이 책에서 설명하는 주된 내용이라고 보면 된다.

1-4장까지는 추천에 대한 개념, 의미 설명들을 하고 있다. 위에서 말한 문장도 1-4장 중에서 나오는 문장이다.

5장부터는 드디어 추천 알고리즘에 대한 내용을 볼 수 있다.

알고리즘에 대한 내용은 MovieLens라는 영화 데이터셋을 사용하고 있다. 예제 코드 자체는 파이썬으로 되어 있어서 파이썬을 어느정도 아는 사용자가 도서를 구입하는게 좋을 것 같다.

모르는 입장에서 코드를 보더라도 주석이 잘 되어 있어서 이해하기는 어렵지 않았다. 꼼꼼한 주석을 통해 읽는 독자를 편하게 해주는 책이다.

5장에서 다양한 알고리즘을 익혔다면 6장에서는 실세 시스템과의 조합을 어떻게 진행하는지에 대한 내용이 나온다.

사실 이 부분이 제일 중요하지 않을까 싶다.

추천 시스템을 만들기 위해서는 추천을 하기 위한 데이터 들이 필요하다. 예제 데이터와는 다른 형태의 데이터가 있을 수도 있기 때문이다. 그렇다면 시스템 연동 후에는 어떻게 시스템을 평가할 수 있을까?

그것이 바로 7장 내용이었다. 내가 생각했던 방식과 비슷한 내용이 나와서 좋았던 것 같다.

내가 생각했던 방식을 조금 더 깊게 알 수 있었는데 그 중 하나가 A/B 테스트이다.

실제로 다양한 평가를 위한 지표 계산식이 나온다. 나중에 한번 써먹으면 간지 날 것 같은... 그런 수식들이었다.

책은 '추천 시스템' 이라는 주제에 대해서 개념, 알고리즘, 실제 운영, 평가까지의 모든 부분을 다루고 있어서 좋았다. 말 그대로 입문에 집중한 책이고 읽는데도 어려움이 없었던 책이었다.

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