유튜브 추천 알고리즘은 전 세계 수십억 사용자의 콘텐츠 소비에 지대한 영향을 미치는 복잡한 시스템입니다. 이 포스팅에서는 유튜브 추천 시스템의 역사적 발전, 핵심 개념, 수학적 원리, 그리고 최신 동향까지 자세히 알아보겠습니다.1. 유튜브 추천 알고리즘의 역사적 발전초기 단계 (2005-2010)유튜브가 처음 시작되었을 때, 추천 시스템은 매우 단순했습니다. 주로 다음 요소를 기반으로 했습니다:조회수평점(좋아요/싫어요 비율)태그 및 제목의 유사성초기 추천 점수 계산 방식은 다음과 같이 간단했습니다:추천_점수 = a * 조회수 + b * 좋아요_비율 + c * 댓글_수여기서 a, b, c는 각 요소의 가중치입니다.협업 필터링 도입 (2010-2012)2010년경, 유튜브는 협업 필터링 기법을 도입했습니다...