1. 먼저, 내가 매긴 별점을 통해 취향이 비슷한 사람을 찾습니다. 누구나 영화 볼 때 자기만의 중요한 기준이 있습니다. 예를 들면, "난 영상미나 음악이 중요해… 아니야 스토리가 갑이지… 에이 영화는 연기 보는 맛이야…" 같은 것이죠. 결국 나도 모르게 이 기준에 따라 별점을 주게 되고, 따라서 내가 매긴 별점들을 쭈욱 분석하면 내가 중요하게 생각하는 기준, 나만의 성향을 분석할 수가 있습니다. 그리고 이렇게 분석한 성향을 서로 서로 비교하면, 아주 비슷한 성향을 가진 사람들을 찾을 수 있겠죠. 이 사람들이 바로 나와 취향이 비슷한 사람들입니다.
2. 이렇게 내 취향과 비슷한 사람들이 매긴 평가를 모아서 영화 별로 "내 예상 별점"을 만듭니다. 나와 취향이 비슷한 사람들이 개별 영화에 매긴 점수는, 아마도 내가 실제로 매길 점수와 아주 아주 유사할겁니다. 즉 영화를 보지 않았더라도 이 사람들이 매긴 점수를 보면, 내가 이 영화에 몇 점을 줄지 미리 알수가 있는 것이죠. 왓챠피디아는 나와 취향이 비슷한 사람들의 평가를 종합해서, 자동으로 영화 별 "내 예상 별점"을 계산하고 즉시 보여줍니다.
3. "내 예상 별점"이 높은 영화들을 추천합니다. 이렇게 계산된 예상 별점이 "3점 후반대 ~ 5점"에 가까운 영화들은 내가 재미있게 즐길 확률이 높습니다. 따라서 이런 영화들을 나에게 추천하되, 만약 내가 좋아하는 감독이나 장르에 해당한다면 가산점을 줘서 더 먼저 추천합니다.
어때요? 참 쉽죠! 물론 이건 말로 간단히 풀어 설명한 것이고, 실제 위의 1~3번 과정을 "엄청난 양의 데이터에 대해/실시간으로/오류없이 정확하게 계산하는 것"은 정말 정말 어려운 일입니다.
왓챠피디아는 수년에 걸쳐 자체 개발한 추천 엔진 '핀셋'을 통해 이 모든 과정을 아주 안정적으로 제공하고 있고 별점과 사용자가 쌓일 때마다 "기계학습" 이라는 과정으로 계속 개선된답니다. 이제 영화 뭐볼지 고민하지 마세요!