추천 알고리즘, 휴리스틱 오류를 개선하라

휴리스틱은 빠른 판단을 내리거나 복잡한 문제의 해결책을 찾는데 사용하는 '규칙' 혹은 '노하우'를 뜻합니다. 이러한 휴리스틱은 비즈니스 현장에서 유용한 도구로 사용되고 있습니다. 대표적으로 온라인 플랫폼에서 사용자들에게 제공하는 추천 알고리즘이 있죠. 그런데 이러한 휴리스틱을 따르다보면 종종 오류를 범할 수 있는데요. 예를 들어 넷플릭스는 공포 영화를 좋아하는 사람에게 다른 장르보다 공포 영화를 더 자주 추천해줍니다. 처음에 소비자는 이러한 추천에 만족할지 몰라도, 그가 공포 영화만을 보려고 넷플릭스를 시청하는 것이 아니기 때문에 어느 순간부터는 지루함을 느낄 수 있습니다. 이처럼 소비자들의 만족도를 높이기 위해서는 추천 알고리즘이 범할 수 있는 휴리스틱 오류를 줄이기 위한 노력이 필요한데요. 그렇다면 휴리스틱 오류를 줄이기 위한 방법에는 어떤 것들이 있는지 알아보겠습니다.