[소비자심리 수업 보고서] 개인별 AI 추천 알고리즘(원리, 장점, 사용현황, 문제점)
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분야
hwp2. 개인별 AI 추천 알고리즘의 장점
3. 사용 현황
4. 문제점
참고문헌
현대인들은 일상생활에서 도서, 드라마, 음악, 영화, 음식, 상품, 식당, 패션 아이템 등 다양한 대상들을 추천받고 있다. 일상생활에서 추천은 사용경험을 공유하는 행위이다. 추천은 특정 대상을 선택하려 할 때 선택에 도움이 되기도 한다. 하지만 별다른 요구가 없는 상황에서 추천을 받을 수도 있다. 추천은 상대의 취향을 고려하기도 하고 때로는 고려하지 않기도 한다. “일반적인 추천시스템은 사용자의 과거 히스토리에 기반을 두어 사용자 프로파일을 생성하고, 이 프로파일 정보를 통해 다른 유사한 사용자들이 좋아한 아이템이나, 혹은 사용자가 좋아한 아이템과 유사한 아이템을 추천한다.” 인공지능과 빅데이터 기술이 발전함에 따라 최근 다양한 산업에서 개인별 AI 추천 알고리즘을 활용하고 있고 이는 소비자 선택에 영향을 미치고 있다. 개인별 AI 추천 알고리즘의 원리는 크게 4가지로 구분된다.
- 김민아(2018). 소비자의 취향을 저격하라! 콘텐츠 추천 알고리즘 서비스. 한국소비자원 소비자시대(2018년 10월), pp. 36-37
- 김은빈. ‘취향 저격’ 영상 추천하는 ‘유튜브 알고리즘’ 원리!. 에듀진신문, 2020년 3월 26일자. http://www.edujin.co.kr/news/articleView.html?idxno=32671 (검색일: 2022.11.06.)
- 이금노(2018). 인공지능 알고리즘 기반 경제에서의 소비자문제 연구. 한국소비자원 정책연구 18-17, pp. 1-127
1. 개인별 AI 추천 알고리즘의 원리
현대인들은 일상생활에서 도서, 드라마, 음악, 영화, 음식, 상품, 식당, 패션 아이템 등 다양한 대상들을 추천받고 있다. 일상생활에서 추천은 사용경험을 공유하는 행위이다. 추천은 특정 대상을 선택하려 할 때 선택에 도움이 되기도 한다. 하지만 별다른 요구가
