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review/DEV

책 리뷰 : 추천 시스템 입문

by ㅇㄱㅈㄱ 2023. 10. 25.
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"<한빛미디어 나는 리뷰어다>" 활동을 위해서 전자책을 제공받아 작성된 서평입니다.

제목 : 추천 시스템 입문


- 한 줄 평가

가볍지만 묵직한 한방 추천 시스템! 밋밋한 시스템에 추천 시스템을 도입할거면 제대로 해보자.

 

- 대상 독자

추천 시스템 개발이나 추천 알고리즘에 관심 있는 독자

 

- 책의 내용 및 구성

1. 약 290p 8개의 챕터로 구성

2. 추천 시스템 개발에 필요한 스킬과 능력(역량) 등에 대해 이야기하고 지금까지 성공한 추천 시스템의 사례들을 확인하여 신규 추천 시스템을 적용하려고 하는 프로젝트에 어떤식으로 적용해야 하는지 설명

3. 추천 시스템 개발 시 필요한(사용하면 좋을?) 다양한 추천 알고리즘을 소개 및 적용 방법 제시(파이썬 코드 포함)

4. 추천 시스템을 적용했을 때 장점과 단점, 어떻게 하면 추천 더나은 추천 시스템을 만들 수 있을지에 대한 고찰 등 포함

 

- 책에서 눈에 띄는 점

1. 어떤 시스템이 필요한 이유 제시, 개발에 필요한 내용들 분석, 개발 방법 제시, 더 나은 개발을 하기 위한 고찰의 순서로 진행하기 때문에, 실제로 시스템을 만드는 개발자 뿐 아니라 추천 시스템이 궁금한 사람과 기존에 추천 시스템들은 어떻게 진행되고 있는지 궁금한 마케터 & 도입을 고민하는 설계&분석가가 가볍게 읽을 수 있음.

 

2. 사용자로써 추천 시스템을 이용하면서 불편했던점과 의문이었던 점 등에 대해 왜 그런것인지 알려주기 때문에 도입시에 직접 본인이 느꼈던 단점을 어떻게 없애고 줄일 것인가를 생각하게 만듬. 

 

- 총평

 이젠 없으면 어색할 것만 같은 시스템, 물건을 사거나 컨텐츠를 볼 때 반드시 필요하다고 생각되는 시스템, 바로 추천 시스템이 아닐까 싶다.

 추천 시스템은 양날의 검이라고 항상 생각해왔다. '개인화' 라는 명목으로 나의 관심사나 내가 필요로 하는 것을 찾아 보여주고 알려주는 장점과, 추천을 해주기 위해선 나의 '정보'를 시스템 운영 회사에 넘겨 분석을 해야 하기 때문에 사생활과 개인정보를 침해할 수도 있다는 단점이 존재하기 때문이다.

 장난으로 '이제 털릴 정보도 없는걸' 이라고 말하지만, 그 정보가 내 일상생활에 무리가 가지 않는 이상 다들 크게 신경쓰지 않는 듯 했다.

 그런 듯 했지만 지난 몇 년간 상황이 많이 바뀐 것 같다. 몇 년간 SNS 최강자 군림하던 페이스북은 애플의 개인정보 보호 업데이트와 함께 추천 시스템을 제대로 활용하지 못하는 크나큰 타격을 입게 되었고, 미국과 중국의 디지털 패권 전쟁에 따른 신흥 강자 '틱톡'은 미국을 포함한 여러 나라에서 '중국에 개인 정보 전송'을 막겠다는 명목하에 사용 금지 조치를 당하고 있다.

 '개인 정보' 라는 것의 중요성이 엄청나게 대두되는 상황에서 개인정보를 조금 더 엄격하게 관리해야 한다는 생각에는 매우 동의한다. 하지만 문제는 이 정보가 대부분의 '추천 시스템'에서 사용되기 때문에 이제는 그냥 개발하고 사용하고는 것을 넘어 개발을 하면서 사용될 정보가 사용자의 사생활과 개인정보를 침해하지 않는지, 또는 그럴 여지가 있지는 않은지 까지 생각해야 하는 시기가 왔다. 추천의 정확도를 넘어서 추천에 사용되는 데이터의 법적 여부까지 생각해야 하는 시대가 온 것이다.

 처음에 말했던 것처럼 요즘 시스템에 가장 필요한 것, 추천 시스템이라고 생각한다. 이 책은 '추천 시스템이 무엇인가?' 부터 '추천 시스템을 만들려면 어떻게 해야 하는가?'를 다루고 '더 나은 추천 시스템이란 무엇일까?'를 함께 고민하게 한다.

 쉽고 간편하게 쓱 훑어 볼 수도 있고, 제시하는 여러 알고리즘과 코드들을 어떻게 시스템에 녹여들게 할 것인가 진지하게 고민을 할 수도 있는 팔방미인같은 서적임에는 틀림없다.

 다양한 측면에서 추천 시스템을 고민하고 만들 수 있게 도와주는 멋진 책이지만, 추천 시스템을 만들었을 때 사용자가 '개인 정보를 침해 당한 것 같은' 느낌을 받게 하면 안된다는 이야기 뿐 아니라, 위에서 지속적으로 얘기 한 추천에 사용되는 데이터가 개인정보를 침해하지 않게 어떤 식으로 걸러내며, 법적인 측면으로는 어떤식으로 데이터를 걸러내야 하는가 등의 이야기가 있었다면 더욱 최신 트렌드에 맞는, 더욱 심도있는 내용이 되지 않았을까 싶다.


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