주요 추천 시스템 분류 함께 구매한 아이템 추천 : 해당 아이템을 구매한 유저들이 함께 구매한 아이템을 추천해당 테스크는 동일한 아이템을 유사한 아이템 추천 : 아이템의 정보들을 임베딩(Embedding)하여, 전체 아이템 중 유사한 아이템을 추천 인기도기반 아이템 추천 : 가장 많은 인터렉션이 발생한 아이템을 추천 개인화 추천: 아이템, 유저, 상호작용 데이터를 활용하여 딥러닝 모델을 통해 개인화된 추천 결과 제공 더 생각해 보기 1. 함께 구매한 아이템 추천 해당 아이디어는 "동일한 아이템을 구매했다는 이유 하나만으로 유사한 선호도를 가진 유저일 수 있다"는 가정에서 시작한다. 이는 단일 원인만 고려한 것으로 예측의 정확도를 보장하기 어려울 확률이 높다. 예를 들어, A유저와 B유저가 동일하게 a상품..