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id: BIZ-REC-SYS-001
category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
confidence_score: 1.0
tags: [ai, machine-learning, recommendation-systems, collaborative-filtering, matrix-factorization, personalization, deep-learning]
last_reinforced: 2026-04-26
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# Recommendation Systems (추천 시스템)

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "사용자의 과거와 타인의 선택 속에 숨겨진 '취향의 좌표'를 찾아내어, 사용자가 미처 인지하지 못한 잠재적 욕망을 선제적으로 제안하라" — 사용자의 이력과 선호도를 분석하여 개인에게 가장 적합한 아이템(콘텐츠, 상품 등)을 선별해주는 지능형 큐레이션 시스템.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **추출된 패턴:** "Preference Matching and Latent Feature Discovery" — 사용자-아이템 간의 거대한 상호작용 행렬을 분해하여 숨겨진 특징(Latent Factors)을 찾아내거나(Matrix Factorization), 유사한 취향의 이웃을 찾아 그들의 선택을 추천하는 패턴.
- **주요 알고리즘:**
    - **Collaborative Filtering:** "나와 비슷한 사람들은 이것도 샀다" (User-based, Item-based).
    - **Content-based Filtering:** "내가 본 것과 비슷한 특성을 가진 아이템이다."
    - **Hybrid Systems:** 두 방식의 장점을 결합하여 콜드 스타트(Cold Start) 문제 해결.
    - **Deep Learning for Recs:** 복잡한 비정형 데이터와 문맥을 반영한 고도화된 추천.
- **의의:** 정보 과부하 환경에서 사용자의 탐색 비용을 획기적으로 낮추고, 플랫폼의 체류 시간과 매출을 극대화하는 비즈니스 지능의 정수.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌:** 단순히 과거 이력만 반복 추천하여 사용자를 '필터 버블(Filter Bubble)'에 가두던 단계에서, 이제는 탐험(Exploration)과 활용(Exploitation)의 균형을 맞추어 사용자의 취향 외연을 확장하는 강화학습 기반 추천으로 진화 중.
- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 위키 지식 탐색 시, 현재 읽고 있는 문서와 의미적으로 가장 가깝거나 보완적인 관계에 있는 '다음에 읽을만한 주제'를 추천하는 지능형 지식 내비게이션 기능을 제공함.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Ranking-Algorithms]], Matrix-Factorization-Operations, [[Reinforcement-Learning]], Vector-Database-Foundations
- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Recommendation-Systems.md
