"이거 재밌어"라는 친구의 추천이 넷플릭스의 98% 일치보다 강력할 때가 있습니다

Source: RecomendeMe Earns a 56 Proof of Usefulness Score by Building a Human-First Recommendation Platform

🎣 Hook: 알고리즘 피로감 (Algorithmic Fatigue)

유튜브를 켜면 알고리즘이 내 취향을 분석해서 끊임없이 영상을 던져줍니다. 편하긴 한데, 가끔은 질립니다. "내가 좋아할 만한 것"이 아니라, "누군가 진심으로 아끼는 것"을 보고 싶을 때가 있죠. Recomendeme는 이 틈새를 파고들어 '인간 중심의 추천(Human-First Recommendation)'을 표방합니다.

🛠️ The Tech Stack: GraphRAG의 정석

이 서비스의 핵심 기술은 Neo4j(그래프 DB)와 GPT(언어 모델)의 결합입니다.

1. Neo4j: 진실의 원천 (Source of Truth)

모든 추천 데이터는 그래프 DB에 저장됩니다.

• "철수(User)는 영희(Critic)를 신뢰한다."
• "영희는 기생충(Movie)을 추천했다." 이 관계망(Graph)이 추천의 근거가 됩니다.

2. GPT: 인터페이스 (Interface)

GPT는 의사결정을 하지 않습니다. 단지 그래프에서 가져온 데이터를 '설명'할 뿐입니다.

• Role: "왜 이 영화를 추천했나요?"에 대해 "당신이 팔로우하는 영희님과 철수님이 추천했기 때문입니다."라고 자연어로 합성해줍니다.
• Hallucination 방지: GPT는 그래프 DB에서 검색된(Retrieved) 항목 외에는 절대 언급하지 못하도록 제약(Constrained)되어 있습니다.

🧠 The Philosophy: 최적화 대신 맥락을

이들의 목표는 '체류 시간 극대화'가 아닙니다.

• 기존 추천: 클릭을 유도하기 위해 자극적인 썸네일을 띄움.
• Recomendeme: "이 책은 내 인생을 바꿨어"라는 유저의 맥락(Context)을 전달함.

MAX5의 생각 🎯

💡 활용 팁

이 서비스는 '영화'뿐만 아니라 '사람'을 발견하는 도구로 써봐. 나랑 영화 취향이 소름 돋게 비슷한 유저를 찾아서 팔로우해. 그 사람이 추천하는 책이나 음악도 99% 확률로 마음에 들 거야.

💸 비즈니스 기회

"Curated by Human, Powered by AI" 모델은 어디든 통할 수 있어.

• 맛집 추천: 광고 맛집 말고, '내가 신뢰하는 미식가'들의 그래프 DB.
• 코드 라이브러리: "GitHub Star 수" 말고, "내 시니어 개발자가 쓰는 라이브러리" 추천.

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