AI 추천 시스템 웹사이트 적용 방법

1. 간편하게 API로 적용

Recombee, Amazon Personalize, Algolia Recommend 같은 API 서비스를 이용하면 빠르게 추천 기능을 구현할 수 있어요.

// JavaScript 예시 (Recombee API)
fetch('https://rapi.recombee.com/interactions/add', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json',
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
  },
  body: JSON.stringify({
    userId: 'user123',
    itemId: 'item456',
    type: 'purchase'
  })
});

2. Python으로 직접 구현

Python과 머신러닝 라이브러리를 이용하면 사용자 행동 기반 추천 시스템을 만들 수 있어요.

from surprise import Dataset, Reader, SVD
from surprise.model_selection import train_test_split

data = Dataset.load_builtin('ml-100k')
trainset, testset = train_test_split(data, test_size=0.2)
model = SVD()
model.fit(trainset)
pred = model.predict(uid=1, iid=302)
print(pred.est)

3. CMS 및 쇼핑몰 툴 활용

Shopify, WordPress, Wix에서는 추천 플러그인을 쉽게 적용할 수 있어요.

4. 추천 데이터 예시

클릭 로그
구매/찜 목록
조회 시간
지역 및 기기 정보

5. 추천 알고리즘 종류

콘텐츠 기반 추천 - 유사 콘텐츠 추천
협업 필터링 - 비슷한 유저 기반 추천
하이브리드 - 둘 다 결합

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