추천 시스템 개발을 위한 기계학습 모델 구현 경험을 공유합니다. 사용자 데이터를 기반으로 개인화된 추천을 제공하는 시스템입니다.

개발 배경

전자상거래 사이트에서 사용자에게 제품을 추천하는 기능이 필요했고, 이를 위해 Collaborative Filtering과 Content-based Filtering을 조합한 하이브리드 접근법을 사용했습니다.

기술 스택

• Python (scikit-learn, pandas)
• TensorFlow/Keras
• Flask (API 개발)
• MySQL (사용자 데이터 저장)

결과 및 배운 점

모델의 정확도가 85% 이상 달성되었고, A/B 테스트를 통해 사용자 전환율이 30% 증가했습니다.