---
id: RECOM-001
category: Unified
confidence_score: 1.0
tags: [ai, recommendation-system, collaborative-filtering, personalization, [[Matrix-Factorization|Matrix-Factorization]]]
last_reinforced: 2026-04-26
---

# Collaborative Filtering (협업 필터링)

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "나와 취향이 비슷한 사람들이 좋아하는 것이라면, 나도 좋아할 확률이 높다" — 사용자들의 과거 행동 이력(구매, 평점 등)을 분석하여 유사한 취향의 집단을 찾고, 그들이 선호하는 아이템을 추천하는 기법.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **추출된 패턴:** 개별 아이템의 특징을 직접 분석하는 대신, 다수 사용자의 상호작용 데이터 속에 숨겨진 집단 지성 패턴을 추출하여 개인화된 추천을 수행하는 패턴.
- **주요 방식:**
    - **User-based:** 비슷한 행동 패턴을 가진 사용자들을 찾아 그들이 소비한 아이템 추천.
    - **Item-based:** 특정 아이템을 소비한 사람들이 함께 소비한 다른 아이템 추천 (안정성이 높아 더 널리 쓰임).
    - **Model-based (Matrix Factorization):** 사용자-아이템 행렬을 저차원 잠재 공간으로 분해하여 숨겨진 선호도 파악 (예: SVD).
- **의의:** 넷플릭스, 아마존, 유튜브 등 현대 디지털 서비스의 성장을 견인한 핵심 개인화 기술.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌:** 데이터가 적은 초기 사용자에게 추천이 어려운 'Cold Start' 문제와 데이터 희소성(Sparsity) 문제가 한계로 지적됨. 현재는 딥러닝과 콘텐츠 기반 필터링(Content-based)을 결합한 하이브리드 모델이 주류.
- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 사용자에게 새로운 지식 문서를 추천할 때, 유사한 관심사를 가진 다른 연구자들의 탐색 경로를 분석하는 협업 필터링 로직을 실험적으로 적용함.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- Personalization, [[Matrix-Factorization|Matrix-Factorization]], [[Deep-Learning|Deep-Learning]], Machine-Learning
- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Collaborative-Filtering.md
