16 - 추천, 이제는 딥러닝으로 더 똑똑하게: 딥러닝 기반 추천 시스템

 

추천 시스템은 그동안 협업 필터링이나 콘텐츠 기반 필터링 같은 전통적인 기법으로 발전해왔습니다.
하지만 이제는 딥러닝(Deep Learning)을 활용해 더 정교하고 개인화된 추천이 가능해졌습니다.
이번 글에서는 딥러닝 기반 추천 시스템의 개념과 대표 모델들, 그리고 TensorFlow 실습까지 함께 다뤄보겠습니다.

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1️⃣ 딥러닝 기반 추천 시스템 개요

기존의 추천 시스템은 주로 행렬 분해(Matrix Factorization)와 같은 선형 모델에 기반했습니다.
하지만 사용자의 행동은 그렇게 단순하지 않기에, 비선형적인 복잡한 패턴을 학습할 수 있는 딥러닝이 강력한 대안으로 떠오르고 있습니다.

✅ 딥러닝 추천 시스템의 주요 장점

장점	설명
✅ 비선형 관계 학습	복잡한 사용자-아이템 관계를 다층 구조로 표현 가능
✅ 다양한 정보 통합	평점뿐 아니라 텍스트 리뷰, 이미지, 클릭 로그 등 다양한 데이터를 활용 가능
✅ 고도화된 개인화	사용자별 특징을 정밀하게 반영하여 더 정교한 추천 가능

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2️⃣ 대표적인 딥러닝 추천 모델

✅ Neural Collaborative Filtering (NCF)

• 전통적인 행렬 분해를 신경망(Multi-Layer Perceptron)으로 일반화한 모델입니다.
• 사용자와 아이템을 벡터로 임베딩한 후, 이들을 조합하여 다층 퍼셉트론(MLP)을 통해 선호도를 예측합니다.

✅ Autoencoder 기반 추천

• 사용자-아이템 행렬을 압축(인코딩)하고 복원(디코딩)하면서 잠재 요인(latent factors)을 추출합니다.
• 결측값이 많은 평점 데이터를 효과적으로 보완할 수 있으며, 비선형 구조의 데이터 복원 능력이 뛰어납니다.

✅ Seq2Seq / Transformer 기반 추천

• 사용자의 행동을 시계열 데이터로 보고, 다음 행동을 예측합니다.
• RNN, LSTM, Transformer 등의 모델을 활용하여 사용자의 관심 변화 흐름을 반영할 수 있습니다.

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✅ 실습: TensorFlow/Keras로 NCF 구현해보기

이번 실습에서는 딥러닝 기반 추천 시스템 중 Neural Collaborative Filtering(NCF)을 구현해보겠습니다.

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, Embedding, Flatten, Dense, Concatenate

# 데이터 설정
num_users = 1000      # 사용자 수
num_items = 500       # 아이템 수
embedding_dim = 16    # 임베딩 차원

# 입력 정의
user_input = Input(shape=(1,))
item_input = Input(shape=(1,))

# 사용자, 아이템 임베딩
user_embedding = Embedding(input_dim=num_users, output_dim=embedding_dim)(user_input)
item_embedding = Embedding(input_dim=num_items, output_dim=embedding_dim)(item_input)

# 벡터 형태로 변환
user_vec = Flatten()(user_embedding)
item_vec = Flatten()(item_embedding)

# 신경망 연결
concat = Concatenate()([user_vec, item_vec])
hidden = Dense(64, activation="relu")(concat)
hidden = Dense(32, activation="relu")(hidden)
output = Dense(1, activation="sigmoid")(hidden)

# 모델 구성
model = Model(inputs=[user_input, item_input], outputs=output)
model.compile(optimizer="adam", loss="binary_crossentropy", metrics=["accuracy"])

# 모델 구조 출력
model.summary()

🔍 설명

• 사용자와 아이템은 각각 임베딩 레이어를 통해 벡터로 변환됩니다.
• 이 벡터들을 합친 뒤, 다층 신경망 구조(MLP)를 통과시키며 예측을 수행합니다.
• 최종 출력은 0~1 사이의 확률 값으로, 사용자가 아이템을 선호할 가능성을 의미합니다.

실제 데이터셋을 활용할 경우에는 학습 데이터를 생성하고, 평가 지표(정확도 외 RMSE 등)도 함께 설정해야 합니다.

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🏆 오늘의 핵심 요약

항목	설명
✅ 딥러닝 기반 추천 시스템	복잡한 사용자 행동 패턴을 효과적으로 반영할 수 있습니다.
✅ 대표 모델	Neural Collaborative Filtering, Autoencoder, Seq2Seq, Transformer 등 다양한 구조 사용 가능
✅ 실습	TensorFlow/Keras를 사용해 사용자-아이템 기반 신경망 모델을 구현할 수 있습니다.