온라인 소매업체의 고객 데이터(인구 통계, 방문 기록, 위치)가 있습니다. 목표는 고객의 쇼핑 패턴, 선호도, 트렌드를 파악하여 사이트를 개선하고 개인화된 추천을 제공하는 것입니다. 어떤 접근 방식이 가장 적절할까요?

협업 필터링은 사용자 상호 작용(예: 구매 기록, 조회 기록)과 항목 간의 상관관계를 분석하여 유사한 취향을 가진 고객을 그룹화하고 개인화된 추천을 제공하는 데 가장 적합한 접근 방식입니다. 이는 쇼핑 패턴과 선호도를 파악하여 사이트 개선 및 개인화된 추천을 제공하려는 목표에 직접적으로 부합합니다. LDA는 주로 텍스트 데이터에서 토픽을 추출하는 데 사용되며, 신경망은 패턴 학습에 유용하지만 추천 시스템의 특정 목표에 협업 필터링만큼 직접적이지 않을 수 있습니다. Random Cut Forest는 이상 감지에 주로 사용됩니다.