---
id: REC-ITEM-001
category: Unified
confidence_score: 1.0
tags: [recommender-systems, [[Collaborative-Filtering|Collaborative-Filtering]], item-item, personalization, [[Similarity-Metrics|Similarity-Metrics]]]
last_reinforced: 2026-04-26
---

# Item-Item Collaborative Filtering (아이템 기반 협업 필터링)

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "사용자의 변덕스러운 취향보다, 아이템 간의 견고한 연관 관계를 바탕으로 정교한 추천 지도를 그려라" — 개별 사용자 간의 유사도를 찾는 대신, 아이템들이 함께 소비된 이력을 분석하여 아이템 간의 유사성을 측정하고 이를 기반으로 사용자에게 새로운 것을 제안하는 추천 알고리즘.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **추출된 패턴:** "Static Content Relationship" — 사용자의 수는 기하급수적으로 늘어나지만 아이템의 수는 상대적으로 고정되어 있다는 점에 착안하여, 아이템 간 유사도 행렬을 미리 계산(Offline)해두고 실시간(Online) 추천 성능을 극대화하는 패턴.
- **작동 원리:**
    - **Step 1:** 특정 아이템 A와 B를 동시에 선호한 사용자들의 데이터를 수집.
    - **Step 2:** 코사인 유사도 등을 사용하여 아이템 간의 점수 산정.
    - **Step 3:** 사용자가 과거에 선호했던 아이템들과 가장 유사한 아이템들을 순위화하여 노출.
- **의의:** 사용자 기반(User-based) 방식보다 계산량이 적고 아이템의 특성이 급격히 변하지 않아 추천의 안정성이 높음 (아마존의 성공 비결).

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌:** 단순한 구매 이력 기반에서, 이제는 딥러닝 임베딩(Matrix Factorization, Graph Embeddings)을 통해 아이템의 의미론적 유사성까지 결합하는 하이브리드 방식으로 진화.
- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트의 지식 추천 엔진은 사용자가 현재 읽고 있는 문서와 '함께 참조된 빈도'가 높은 다른 지식들을 아이템 기반 필터링으로 분석하여 사이드바에 즉각 제시함.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Collaborative-Filtering|Collaborative-Filtering]], [[Matrix-Factorization|Matrix-Factorization]], [[Inner-Product-Spaces|Inner-Product-Spaces]], [[Information-Retrieval-IR|Information-Retrieval-IR]]
- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Item-Item-Collaborative-Filtering.md
