본 논문은 추천 시스템 생태계를 연구하는 새로운 접근 방식을 제시합니다. 특히, 추천 알고리즘이 플랫폼과 분리된 "친화적인 이웃 알고리즘 저장소" 또는 "미들웨어" 모델의 결과에 초점을 맞춥니다. 이 모델에서 알고리즘 선택이 소비자, 제공자, 플랫폼 간 유틸리티 분포에 어떤 영향을 미치는지 분석하기 위해 추천 시스템 생태계 모델을 구축하고 결과를 검토합니다. 기존 연구에서 많이 다루지 않았던 알고리즘과 플랫폼의 분리 모델에 대한 시뮬레이션 및 분석을 제공합니다.
