수능 SYNC 기본 독해 모의고사 06회.미니03

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Recommender systems are used to suggest items to consumers based on product preferences or user ratings.

추천 시스템은 상품 선호도 또는 사용자 평점을 기반으로 소비자에게 상품을 추천하는 데 사용된다.

Many online companies employ them because they can accurately predict which item a user is likely to purchase or enjoy.

사용자가 어떤 상품을 구매하거나 좋아할 것 같은지 정확하게 예측할 수 있기 때문에 많은 온라인 회사들이 그것을 이용한다.

There are two basic types of recommender systems: content-based ones and collaborative filtering ones.

두 가지 기본적인 유형의 추천 시스템이 있는데, 내용 기반과 협업 필터링이다.

Content-based systems utilize information about items that have been viewed by a user to present a list of “other items like this.”

내용 기반 시스템은 ‘이것과 비슷한 다른 상품들’의 목록을 제시하기 위해 사용자가 본 상품에 대한 정보를 이용한다.

This can be an effective approach because people are likely to be interested in items similar to the ones they are currently considering.

이것은 효과적인 접근법일 수 있는데, 사람들은 자신이 현재 고려 중인 것들과 유사한 상품들에 관심을 가질 가능성이 높기 때문이다.

In contrast, collaborative filtering systems are based on user ratings.

반대로, 협업 필터링 시스템은 사용자 평점을 기반으로 한다.

They choose which items to recommend by calculating the average rating given by similar users.

그것은 유사한 사용자들이 매긴 평균 평점을 산출함으로써 어떤 상품들을 추천할지 고른다.

This is useful since similar users tend to enjoy similar items.

이것은 유사한 사용자들이 유사한 상품들을 좋아하는 경향이 있기 때문에 유용하다.