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책소개

우리는 현재 알고리즘의 추천으로 둘러싸인 세상에 살고 있습니다. 매일 아침 스마트폰을 켜는 순간부터 잠자리에 들 때까지, 우리는 끊임없이 알고리즘의 제안을 받습니다. 소셜 미디어 피드에서 보는 게시물, 음악 스트리밍 서비스에서 들려주는 다음 곡, 온라인 쇼핑몰에서 제안하는 상품들, 심지어 우리가 보는 뉴스까지도 알고리즘의 선택을 거칩니다. 이러한 추천 알고리즘은 우리의 일상을 편리하게 만들어주는 동시에, 우리의 선택과 경험을 형성하는 강력한 힘으로 작용하고 있습니다.

이 책에서 우리는 이러한 수많은 알고리즘에 대해 깊이 있게 알아보고자 합니다. 단순히 기술적인 측면을 넘어, 각 알고리즘이 어떻게 작동하며, 어떤 원리로 우리에게 맞춤형 추천을 제공하는지, 그리고 이러한 추천이 우리의 행동과 사회에 어떤 영향을 미치는지를 종합적으로 살펴볼 것입니다.

우리가 탐구할 알고리즘들은 다양한 산업과 플랫폼에 걸쳐 있습니다. 넷플릭스의 영화 추천 시스템부터 아마존의 제품 추천, 스포티파이의 음악 추천, 링크드인의 일자리 추천, 그리고 틱톡의 콘텐츠 추천에 이르기까지, 우리 일상의 모든 면에 영향을 미치는 알고리즘들을 다룰 것입니다.

목차

0. 서문

1. 추천 알고리즘의 기초
1.1 추천 알고리즘의 정의
1.2 추천 시스템의 유형

2. 엔터테인먼트 산업의 추천 알고리즘
2.1 넷플릭스 추천 알고리즘
2.2 유튜브 추천 알고리즘
2.3 훌루(Hulu) 콘텐츠 추천 시스템
2.4 디즈니+ 추천 알고리즘
2.5 HBO Max 콘텐츠 추천 시스템
2.6 트위치 콘텐츠 추천 알고리즘
2.7 비메오(Vimeo) 동영상 추천 알고리즘
2.8 데일리모션(Dailymotion) 비디오 추천 시스템
2.9 스포티파이 음악 추천
2.10 애플 뮤직 추천 알고리즘
2.11 판도라(Pandora) 음악 추천 알고리즘
2.12 데저(Deezer) 음악 추천 시스템
2.13 티달(Tidal) 음악 추천 알고리즘
2.14 밴드캠프(Bandcamp) 음악 추천 알고리즘
2.15 사운드클라우드(SoundCloud) 트랙 추천 시스템
2.16 믹스클라우드(Mixcloud) 플레이리스트 추천 알고리즘
2.17 스팀(Steam) 게임 추천 알고리즘
2.18 엑스박스(Xbox) 게임 추천 시스템
2.19 플레이스테이션 스토어 게임 추천 알고리즘

3. 소셜 미디어 플랫폼의 추천 시스템
3.1 페이스북 뉴스피드 알고리즘
3.2 인스타그램 피드 및 탐색 탭 추천
3.3 트위터 추천 알고리즘
3.4 링크드인 연결 및 직업 추천
3.5 틱톡의 "For You" 페이지 추천
3.6 레딧 추천 알고리즘
3.7 핀터레스트 핀 추천 시스템
3.8 트위터 스페이스(Twitter Spaces) 오디오 채팅방 추천 알고리즘
3.9 클럽하우스(Clubhouse) 룸 추천 시스템
3.10 디스코드(Discord) 서버 추천 알고리즘

4. 전자상거래와 제품 추천
4.1 아마존 제품 추천 시스템
4.2 이베이 제품 추천 시스템
4.3 알리익스프레스(AliExpress) 제품 추천 시스템
4.4 스티치픽스(Stitch Fix) 의류 추천 시스템
4.5 이트시(Etsy) 수공예품 추천 알고리즘
4.6 월마트 제품 추천 시스템
4.7 타겟(Target) 제품 추천 알고리즘
4.8 코스트코(Costco) 제품 추천 시스템
4.9 베스트바이(Best Buy) 전자제품 추천 알고리즘
4.10 홈디포(Home Depot) 제품 추천 시스템
4.11 로우스(Lowe's) 제품 추천 알고리즘
4.12 세포라(Sephora) 화장품 추천 시스템
4.13 라쿠텐(Rakuten) 쇼핑 추천 알고리즘
4.14 와이파이(Wayfair) 가구 추천 알고리즘

5. 여행 및 숙박 산업의 추천 알고리즘
5.1 에어비앤비 숙소 추천 알고리즘
5.2 우버 이츠 음식 추천 알고리즘
5.3 질로우 주택 추천 알고리즘

6. 교육 및 학습 분야의 추천 시스템
6.1 코세라(Coursera) 강좌 추천 시스템
6.2 유데미(Udemy) 강좌 추천 알고리즘
6.3 칸 아카데미(Khan Academy) 학습 자료 추천 시스템
6.4 두오링고(Duolingo) 언어 학습 추천 알고리즘
6.5 퀴즐렛(Quizlet) 학습 세트 추천 알고리즘
6.6 브레인리(Brainly) 학습 질문 추천 시스템
6.7 코딜리티(Codility) 코딩 문제 추천 시스템

7. 금융 서비스의 추천 알고리즘
7.1 로빈후드(Robinhood) 주식 추천 시스템
7.2 프린터레스트(Finterest) 금융 상품 추천 알고리즘

8. 전문 네트워크 및 지식 공유 플랫폼의 추천
8.1 깃허브(GitHub) 리포지토리 추천 시스템
8.2 스택오버플로우(Stack Overflow) 질문 추천 알고리즘
8.3 쿼라 추천 알고리즘
8.4 슬랙(Slack) 채널 추천 시스템
8.5 트렐로(Trello) 보드 추천 알고리즘

9. 디자인 및 창작 분야의 추천 시스템
9.1 캔바(Canva) 디자인 템플릿 추천 시스템
9.2 비핀트(Behance) 포트폴리오 작품 추천 알고리즘
9.3 드리블(Dribbble) 디자인 작품 추천 시스템
9.4 아트스테이션(ArtStation) 디지털 아트 추천 알고리즘
9.5 언스플래시(Unsplash) 이미지 추천 알고리즘
9.6 셔터스톡(Shutterstock) 스톡 이미지 추천 시스템
9.7 플리커(Flickr) 사진 추천 시스템
9.8 500px 사진 추천 알고리즘
9.9 스티커믹스(Picsart) 스티커 추천 시스템

10. 크라우드펀딩 및 후원 플랫폼의 추천
10.1 킥스타터(Kickstarter) 프로젝트 추천 알고리즘
10.2 패트리온(Patreon) 크리에이터 추천 시스템
10.3 인디고고(Indiegogo) 크라우드펀딩 캠페인 추천 시스템

11. 기타 산업 분야의 추천 알고리즘
11.1 구글 뉴스 개인화 추천
11.2 인디드 직업 추천 알고리즘
11.3 테슬라(Tesla) 차량 설정 추천 시스템
11.4 줌(Zoom) 가상 배경 추천 알고리즘
11.5 슬라이드쉐어(SlideShare) 프레젠테이션 추천 시스템
11.6 프레지(Prezi) 프레젠테이션 템플릿 추천 알고리즘
11.7 굿리즈 도서 추천 알고리즘
11.8 북크로싱(BookCrossing) 도서 추천 시스템
11.9 왓패드(Wattpad) 스토리 추천 알고리즘
11.10 IMDb 영화 및 TV 쇼 추천 시스템
11.11 레터박스드(Letterboxd) 영화 추천 알고리즘
11.12 MyAnimeList 애니메이션 추천 시스템
11.13 크런치롤(Crunchyroll) 애니메이션 추천 알고리즘
11.14 웹툰(Webtoon) 만화 추천 시스템
11.15 타파스(Tapas) 웹소설 추천 알고리즘
11.16 스크리브너(Scribd) 전자책 추천 시스템
11.17 오디블(Audible) 오디오북 추천 알고리즘
11.18 포드캐스트 애디ct(Podcast Addict) 팟캐스트 추천 시스템
11.19 스티치(Stitcher) 팟캐스트 추천 알고리즘
11.20 케겔(Kaggle) 데이터셋 및 경연 추천 시스템
11.21 후버스팟(HubSpot) 마케팅 도구 추천 알고리즘
11.22 세일즈포스(Salesforce) 고객 추천 시스템
11.23 젠데스크(Zendesk) 고객 지원 추천 알고리즘
11.24 클러치(Clutch) B2B 서비스 제공업체 추천 시스템
11.25 G2 소프트웨어 추천 알고리즘
11.26 캡테라(Capterra) 비즈니스 소프트웨어 추천 시스템
11.27 미디엄(Medium) 블로그 포스트 추천 알고리즘
11.28 서브스택(Substack) 뉴스레터 추천 시스템

12. 결론

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