영화 추천 시스템 만들기: 맞춤형 콘텐츠 추천의 핵심 기술
추천 시스템이란 무엇인가?
추천 시스템(Recommendation System)은 사용자의 선호를 분석해 개인화된 콘텐츠를 제공하는 기술입니다. 영화, 음악, 쇼핑, 뉴스, SNS 등에서 광범위하게 활용되며, 현대 디지털 서비스의 사용자 경험을 좌우하는 핵심 기능으로 자리잡았습니다. 넷플릭스, 유튜브, 왓챠, 아마존 프라임 등 대부분의 스트리밍 서비스가 영화 추천 알고리즘을 통해 사용자 만족도를 극대화하고 있습니다.
추천 시스템의 기본 원리
영화 추천 시스템은 일반적으로 사용자의 과거 행동, 평가, 시청 기록, 선호 장르 등을 분석하여 향후 관심을 가질만한 콘텐츠를 예측합니다. 이를 위해 다양한 기법이 사용되며, 대표적으로 다음과 같은 두 가지 방식으로 분류됩니다.
1. 협업 필터링(Collaborative Filtering)
협업 필터링은 비슷한 취향을 가진 다른 사용자들의 행동을 참고해 추천하는 방식입니다. 예를 들어, A와 B가 비슷한 영화에 높은 평가를 했고, B가 본 또 다른 영화를 A는 아직 보지 않았다면, A에게 해당 영화를 추천할 수 있습니다. 이는 사용자 간의 유사도를 기반으로 작동하며, 데이터가 많을수록 정확도가 높아집니다.
2. 콘텐츠 기반 필터링(Content-Based Filtering)
이 방식은 사용자의 이전 시청 기록을 바탕으로 영화의 장르, 감독, 배우, 키워드 등 메타데이터를 분석하여 유사한 항목을 추천합니다. 사용자의 명시적인 선호가 반영되기 때문에 초기 데이터만 확보되면 비교적 적은 수의 사용자 간 정보만으로도 유효한 추천이 가능합니다.
하이브리드 추천 시스템의 필요성
현실의 추천 시스템은 대부분 하이브리드 모델을 사용합니다. 이는 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링을 결합하여 각각의 단점을 보완하는 방식입니다. 예를 들어, 신규 사용자가 아직 평가나 기록이 없는 상황(콜드 스타트 문제)에서도 콘텐츠 기반 필터링으로 초기 추천을 수행하고, 이후에는 협업 필터링을 병행하는 전략이 일반적입니다.
영화 추천 시스템 구현 단계
영화 추천 시스템을 만들기 위한 실질적인 단계는 다음과 같습니다.
1. 데이터 수집
가장 먼저 필요한 것은 영화 정보와 사용자 활동 데이터입니다. 공개 데이터셋으로는 대표적으로 MovieLens가 있으며, 사용자 평점, 영화 장르, 시간 정보 등이 포함되어 있어 학습에 매우 유용합니다.
import pandas as pd
movies = pd.read_csv('movies.csv')
ratings = pd.read_csv('ratings.csv')
2. 데이터 전처리
수집된 데이터는 결측값 처리, 불필요한 열 제거, 텍스트 정규화 등의 과정을 거칩니다. 또한 사용자 ID와 영화 ID는 인덱스로 변환하여 모델 학습에 최적화된 형태로 가공됩니다.
3. 사용자-아이템 행렬 생성
추천 시스템은 보통 사용자-아이템(user-item) 평점 행렬을 기반으로 합니다. 각 행은 사용자를, 열은 영화를 나타내며, 그 교차점에는 평점 값이 들어갑니다. 이 행렬을 기반으로 유사도 계산이나 행렬 분해(Matrix Factorization)를 수행할 수 있습니다.
4. 협업 필터링 모델 적용
협업 필터링은 메모리 기반과 모델 기반으로 나뉘며, 대표적으로 SVD(Singular Value Decomposition), KNN 기반 유사도 분석, 또는 ALS(Alternating Least Squares) 기법 등이 사용됩니다.
from surprise import SVD, Dataset, Reader
from surprise.model_selection import train_test_split
reader = Reader(rating_scale=(0.5, 5.0))
data = Dataset.load_from_df(ratings[['userId', 'movieId', 'rating']], reader)
trainset, testset = train_test_split(data, test_size=0.25)
model = SVD()
model.fit(trainset)
predictions = model.test(testset)
5. 추천 결과 출력
각 사용자에게 예측된 평점을 바탕으로 가장 높은 평점을 받은 영화를 추천합니다. 사용자별로 개인화된 추천 리스트를 생성하며, 이는 실시간으로 업데이트할 수 있습니다.
6. 평가 지표 확인
모델의 성능을 확인하기 위해 RMSE(Root Mean Squared Error), MAE(Mean Absolute Error) 등의 평가지표를 사용합니다. 또한 실제 사용자 행동과 비교하여 추천 결과의 정확도를 검증하는 A/B 테스트도 활용됩니다.
영화 추천 시스템의 진화 방향
추천 시스템은 단순한 평점 기반 예측에서 점차 딥러닝 기반의 시맨틱 분석으로 발전하고 있습니다. 예를 들어, 딥러닝 기반 임베딩 모델은 사용자의 감정과 영화의 줄거리, 대사까지 분석하여 더 정교한 추천이 가능합니다. 또한, 시청 시간, 일간 트렌드, SNS 상의 반응까지 포함한 다차원 분석이 이루어지고 있으며, 강화학습을 통한 실시간 반응 기반 추천도 활발히 연구되고 있습니다.
실제 서비스에서의 적용 사례
- 넷플릭스: 수백 개의 추천 알고리즘을 실시간 A/B 테스트로 평가하며, 사용자 클릭률과 시청 유지 시간에 기반한 추천 전략을 운영합니다.
- 왓챠: 사용자의 취향에 따라 다양한 평점 기반 추천뿐 아니라 리뷰 감성 분석을 기반으로 영화를 추천합니다.
- 유튜브: 조회수, 댓글, 좋아요, 시청 시간 등의 행동 기반 데이터를 복합적으로 분석하여 콘텐츠를 추천합니다.
결론: 개인화 콘텐츠의 핵심 기술
영화 추천 시스템은 단순히 사용자의 편의를 넘어서, 서비스 플랫폼의 수익과 사용자 충성도를 좌우하는 핵심 기술입니다. 앞으로는 인공지능의 발전과 함께 더 깊은 감정 분석, 대화형 추천 시스템, 인터랙티브 사용자 경험까지 확장될 것입니다. 머신러닝을 이해하고 활용할 수 있다면, 나만의 추천 시스템을 개발해 맞춤형 서비스를 제공하는 것도 충분히 가능합니다.