안녕하세요 몇가지 질문이 있습니다.

안녕하세요! 저처럼 추천 시스템에 관심을 갖고 계신 분을 만나게 되어 정말 반갑고 기쁩니다. 😊 말씀해주신 내용을 바탕으로, 저는 두 가지 주요 문제를 정의할 수 있을 것 같고, 이에 대한 제 의견도 함께 드리고자 합니다. 1. 사용자의 선호도와 성향에 대한 데이터 부족 - 이 문제는 전형적인 Cold Start 문제로 볼 수 있습니다. - 따라서, 초기 사용자에 대한 정보가 부족한 상황을 고려한 시스템 설계가 필요합니다. 2. 사용자의 직군 및 역할 변화, 최신 트렌드 반영의 어려움 - 추천의 정확도를 높이기 위해서는, 사용자의 직군과 역할, 그리고 업계의 최신 트렌드를 지속적으로 반영해야 합니다. - 이를 위해 다음과 같은 접근이 필요합니다: - 직군 및 역할에 대한 명확한 정의 - 최신 트렌드 정보를 주기적으로 수집·업데이트하는 데이터 파이프라인 구축 - 다양한 도메인에서 수집한 메타 정보를 적극적으로 활용 특히, Cold Start 문제를 해결하기 위해 사용자와 아이템 간의 복잡한 관계를 다루는 경우에는 기존의 RDB나 VectorDB보다 GraphDB를 사용하는 것이 더 적합할 수 있다고 생각합니다. 제가 만든 강의는 초급자를 대상으로 하다 보니, GraphDB와 같은 심화된 주제는 포함하지 못했지만 기본적인 개발 능력이 있으시다면 충분히 직접 구현해보실 수 있을 거라 생각합니다. 혹시 더 궁금하신 점이 있으시면 언제든지 편하게 문의 주세요. 감사합니다!