넷플릭스 추천 알고리즘은 어떤 원리로 작동하는지 궁금해요

2026-01-26 20:36:26 218

4 Answers

Holden
Holden
2026-01-27 00:24:28
커피 한 잔 마시며 넷플릭스 추천 알고리즘을 연구해봤어. 핵심은 '협업 필터링'과 '콘텐츠 기반 필터링'의 하이브리드야. 내가 '라크나롯'을 좋아한다면 비슷한 취향의 사람들이 선택한 '아트emis Fowl'을 추천해주는 방식. 여기에 시간대 분석까지 더해져서 새벽에는 단편 애니메이션, 주말 오후에는 3시간 분량의 대작 드라마가 올라오곤 하더라. 추천 목록의 섬네일 색감까지 사용자 반응에 따라 바뀐다는 사실은 놀라웠어.
Claire
Claire
2026-01-28 01:51:22
요즘 드라마 보다가 문득 궁금해졌는데, 넷플릭스 추천은 왜 이리 내 취향을 잘 맞추는 걸까? 알고 보니 A/B 테스트를 무지하게 많이 한다더라. 같은 한국드라마 팬이라도 나는 'D.P.'를 추천받고 다른 사람은 '괴물'을 보게 될 수 있는 거야. 내가 평소에 군대물을 자주 찾아봤다면 그쪽으로 더 특화된 추천이 가는 식이지. 심지어 썸네일 이미지도 사용자별로 다르게 보여준다니!
Quinn
Quinn
2026-01-28 14:14:55
넷플릭스의 추천 시스템은 마치 친구가 취향을 저격하듯 정교하게 설계되었어. 내가 본 콘텐츠의 장르, 배우, 감독 정보를 분석하는 건 기본이고, 특정 장면에서 얼마나 빨리 스킵했는지 같은 미세한 행동 데이터까지 수집한대.

재밌는 건 다른 플랫폼과 달리 단순히 평점 높은 작품만 밀어주지 않는다는 점이야. '오징어 게임'처럼 갑작스럽게 인기 폭발한 작품은 실시간 트렌드 반영 알고리즘이 즉각 추천 목록에 올려버리고, '셜록' 같은 오래된 명작은 취향 분석 후 특정 유저에게만 노출시키기도 해.
Quinn
Quinn
2026-01-28 15:54:57
어제 '위쳐' 보다가 추천 목록에 '반지의 제왕'이 떠서 깜짝 놀랐어. 알고리즘엔 '유전적 유사성'이라는 개념이 있는데, 단순히 같은 판타지 장르라서가 아니라 세계관의 규모, CG퀄리티, 심지어 주인공의 성격 유형까지 매칭시킨 결과래. 추천엔진이 2천개가 넘는 마이크로 장르를 구분한다는 소문도 있고. 때론 너무 정확해서 살짝 무서울 정도야.
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