YouTube는 내가 다음에 시청하고 싶어할 만한 동영상을 어떻게 파악하나요? 어떻게
Google Play 스토어에서 나만을 위한 앱을 선택하시겠습니까? 마법? 아니요, 두 경우 모두
ML 기반 추천 모델은 비슷한 동영상과
사용자가 좋아하는 다른 앱에 대한 추천을 제공하기도 합니다.
일반적으로 두 가지 유형의 추천이 사용됩니다.
홈페이지 추천
관련 상품 추천
홈페이지 추천
사용자가 알고 있는 정보를 바탕으로 홈페이지 추천이 맞춤설정됨
관심분야 사용자마다 맞춤 콘텐츠가 다릅니다.
Google Play 앱 홈페이지로 이동하면 다음과 같이 표시될 수 있습니다.
관련 상품 추천
이름에서 알 수 있듯이 관련 항목은
확인할 수 있습니다. Google Play 앱의 예에서 사용자는
수학 앱에는 다른 수학 또는 과학과 같은 관련 앱 패널이 표시될 수 있습니다.
있습니다.
추천이 필요한 이유
추천 시스템은 사용자가 대규모 코퍼스에서 매력적인 콘텐츠를 찾도록 도와줍니다.
예를 들어 Google Play 스토어는 수백만 개의 앱을 제공하는 반면, YouTube는
수십억 개의 동영상을
제공합니다 매일 더 많은 앱과 동영상이 추가됩니다. 어떻게
어떻게 해야 할까요? 예, 검색을 사용하여 액세스할 수 있습니다.
있습니다. 하지만 추천 엔진은 사용자가 모르고 있을 수 있는 항목을
스스로 검색합니다.
[null,null,["최종 업데이트: 2024-07-26(UTC)"],[[["\u003cp\u003eRecommendation models predict user preferences by analyzing similarities between items and past user interactions to suggest relevant content.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eTwo common recommendation types are homepage recommendations (personalized to individual users) and related item recommendations (similar to a specific item being viewed).\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eRecommendation systems help users discover new and engaging content within vast collections like Google Play and YouTube, going beyond search functionality.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eRecommendations significantly influence user behavior, driving a substantial portion of app installs and video watch time on these platforms.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Recommendations: what and why?\n\n\u003cbr /\u003e\n\nWhat are recommendations?\n-------------------------\n\nHow does YouTube know what video you might want to watch next? How does the\nGoogle Play Store pick an app just for you? Magic? No, in both cases, an\nML-based recommendation model determines how similar videos and\napps are to other things you like and then serves up a recommendation.\nTwo kinds of recommendations are commonly used:\n\n- home page recommendations\n- related item recommendations\n\nHomepage recommendations\n------------------------\n\nHomepage recommendations are personalized to a user based on their known\ninterests. Every user sees different recommendations.\n\nIf you go to the Google Play Apps homepage, you may see something like this: \n\nRelated item recommendations\n----------------------------\n\nAs the name suggests, **related items** are recommendations similar to a\nparticular item. In the Google Play apps example, users looking at a page for\na math app may also see a panel of related apps, such as other math or science\napps.\n\nWhy recommendations?\n--------------------\n\nA recommendation system helps users find compelling content in a large corpus.\nFor example, the Google Play Store provides millions of apps, while YouTube\nprovides billions of videos. More apps and videos are added every day. How can\nusers find new and compelling content? Yes, one can use search to access\ncontent. However, a recommendation engine can display items that users might\nnot have thought to search for on their own.\n| **Did you know?**\n|\n| - 40% of app installs on Google Play come from recommendations.\n| - 60% of watch time on YouTube comes from recommendations."]]
