OTT 추천 알고리즘 : 넷플릭스, 유튜브, 티빙은 어떻게 내 취향을 분석할까?

OTT 추천 알고리즘은 현재 많은 사람들이 사용하는 OTT 플랫폼에서 우리의 취향을 파악하여 맞춤형 콘텐츠를 추천해주는 시스템입니다. 이러한 알고리즘은 사용자의 시청 이력과 선호하는 장르, 감상 시간대 등을 분석하여 우리의 취향을 정확히 파악합니다.

OTT 플랫폼들이 콘텐츠를 추천할 때 사용하는 알고리즘은 대부분 머신러닝과 데이터 분석을 기반으로 개인화된 콘텐츠 추천을 제공합니다. 각 플랫폼은 시청자의 행동 데이터를 수집하고 분석하여 최적의 추천을 위해 다양한 모델과 기술을 결합해 사용합니다.

주요 요소와 방식을 정리해보면 다음과 같습니다. 1. 협업 필터링 (Collaborative Filtering) : 비슷한 취향을 가진 사람의 추천 사용자 기반 비슷한 취향을 가진 사람들의 시청 기록을 참고하는 방식이에요.

예를 들어, 내가 특정 드라마를 좋아하고 나와 비슷한 취향을 가진 다른 사람들도 그 드라마를 좋아한다면, 그들이 본 다른 드라마나 영화를 추천해주는 방식입니다. 아이템 기반...