넷플릭스의 네 가지 알고리즘

넷플릭스는 2015년 미국 컴퓨터 학회(Association for Computing Machinery, ACM)에서 9개의 추천 알고리즘을 발표했습니다.* 그중 핵심이 되는 알고리즘 4개를 추려 소개해 드립니다.

 

1. 개인별 인기 추천(PVR, Personal Video Ranker)

개인별 인기 추천(Personal Video Ranker, 이하 PVR)은 가장 기본적인 추천 기법으로, 콘텐츠에 대한 이용자의 예상 별점을 계산해 높은 순서대로 보여주는 알고리즘입니다. 아직 시청하지 않았지만, 시청한다면 얼마나 만족할 것인지 계산해 예측하는 것이죠. 이렇게 계산된 예상 선호도를 근거로 콘텐츠의 순서를 개인화할 수 있습니다.  

개별 추천의 토대가 되는 개인별 예상 별점 (제작: 퍼블리)

좀 더 세분화해서 살펴보자면, PVR은 총 세 단계를 거칩니다. 

1단계: 나와 성향이 유사한 다른 이용자, 즉 나와 비슷하게 별점을 주는 다른 이용자를 찾는다.

2단계: 그 이용자 중 특정 콘텐츠를 본 이용자의 별점 평가를 분석한다. 

3단계: 내가 이 콘텐츠를 시청한다면 몇 점을 줄 것인지 예상한다.

추천의 정확도를 높이기 위해 장르, 감독, 출연 배우 데이터 등을 기준으로 이용자가 그동안 시청했던 콘텐츠와 비교 분석하기도 합니다. 또한 유사한 콘텐츠들의 시청 중단 여부 또한 예상 별점에 반영됩니다.

 

2. 인기 콘텐츠 추천(Top-N Video Ranker)

인기 콘텐츠 추천(Top-N Video Ranker, 이하 Top-N)은 특정 기간 동안 많이 시청된 순서로 콘텐츠를 추천하는 알고리즘입니다. 즉, 기간과 시청 건수를 같이 고려함으로써 랭킹 순서를 도출하는 방식입니다.