넷플릭스는 어떤 방법으로 추천 알고리즘을 발전시킬까?
넷플릭스는 어떤 방법으로 추천 알고리즘을 발전시킬까?
  • 최규문
  • 승인 2018.05.21 12:08
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'노가다'와 '머신러닝'의 결합, 사람 손을 거치는 추천 알고리즘의 비밀

2011년, 넷플릭스가 자신들의 추천 알고리즘 효율을 10% 높이는 개발자(팀)에게 10억원을 상금으로 내걸었던 일화는 무척 유명하다. 도전했던 한 팀이 기어코 상금을 타 갔고, 이후에도 넷플릭스는 추천 알고리즘을 진화시키고 있다. 어떤 방법으로 추천 알고리즘을 발전시키는 걸까?

"노가다"와 "머신러닝"의 결합!
얼핏 어울리지 않아 보이는 이 두 가지가 바로 넷플릭스 알고리즘의 핵심이다. 인공지능이 판별력을 높이기 위해 머신러닝을 하는 데는 수많은 데이터를 학습자료로 요구하게 된다. 그런데 이 학습자료에 대해 1차적인 의미 값(키워드)들을 부여(입력)하는 일은 사람이 직접 해주어야 한다. 이른바 '노가다' 작업이다.

예를 들어 표범무늬 커버를 씌운 의자를 찍은 이미지를 인공지능에게 보여주면 인공지능은 처음에는 그게 의자인지 단순 표범무늬인지 구분하지 못한다. 반면 사람은 인지력이 탁월해서 어린아이라도 의자를 바로 구별해낸다. 따라서 표범무늬 커버를 씌운 의자 사진에 사람이 꼬리표(키워드 태그)를 붙여서 보여주고 가르치는 학습 행동을 반복할수록 인공지능의 판단 정확도가 점점 더 높아지는데 이게 바로 '머신러닝'의 기본 원리이다.

결국 인공지능의 판별 성능을 높이기 위해 사람들의 '인지 노동'이 선행되어야 하는데 이 점에서 넷플릭스 알고리즘도 예외가 아니다. 넷플릭스에 수만 개의 콘텐츠가 존재한들 이용자들이 다 알 수도 없거니와 모두 검토할 틈도 없다.  보통 한 사람이 기껏해야 30~40개의 작품만 검토한다고 한다. 넷플릭스 알고리즘은 이 30~40개를 바탕으로 유사한 콘텐츠를 찾아준다. 그런데도 이용자의 만족도가 높다. 그 이유가 도대체 뭘까? 넷플릭스 옐린 부사장의 설명 속에 그 답이 들어 있다.
 
"넷플릭스에 신작이 입고되면 내부 콘텐츠 팀이 해당 영화, 드라마, 애니메이션을 일일이 감상한다. 그 다음 엑셀 시트에 그 영화와 관련 있다고 생각되는 모든 태그(키워드 꼬리표)를 입력한다. 아주 많이, 가능한 자세하게. 사용자가 넷플릭스에 가입하면 자신의 취향에 맞는 콘텐츠 3개를 고르게 된다. 3개의 콘텐츠에 붙은 태그를 바탕으로 추천 알고리즘이 취향에 맞는 콘텐츠를 찾아준다. 태그 일치도가 높은 콘텐츠가 우선 노출된다. 그 후 사용자가 넷플릭스 콘텐츠를 더 많이 감상하면 감상할수록 더 많은 태그가 반영되기 때문에 더 정확한 결과가 나온다. 머신러닝을 바탕으로 넷플릭스 클라우드 컴퓨팅 시스템이 수많은 태그를 일일이 대조한 후 사용자 취향에 맞는 콘텐츠를 찾아주는 것이다. 태그도 현지화된다. 각 국의 문화에 맞춰 다양한 언어로 태그를 매긴다. 나라별로 취향이 천차만별이기 때문이다."

그 결과 넷플릭스의 메인 화면은 사용자 별로 모두 다르다. 개인별 우선 추천 작품부터 나열된다. 또 개인 데이터 뿐만 아니라 지역별 집단 데이터도 수집한다. 어떤 지역에서 어떤 장르의 콘텐츠를 선호하는지 분석해 현지 추천 시스템에 반영하는 것이다. 예를 들어 애니메이션 선호도가 높은 나라 사람들에겐 신작 애니메이션을 추천하고, 러브 코미디 선호도가 높은 나라 사람들에겐 신작 러브 코미디 작품을 추천하는 식이다.

많은 경쟁 서비스가 넷플릭스의 인터페이스를 베끼지만 정작 알고리즘을 베끼지는 못한다. '추천 알고리즘'이야말로 넷플릭스의 핵심 기술이자 경쟁력인 까닭이다.


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