추천 시스템
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[Recommender System] - 3D CNN for Session-based Recommendation 번역 & 리뷰Recommender System/논문 및 블로그 리뷰 2019. 3. 25. 18:28
업무 차 해외출장을 갔던 도중, 운이 좋게도 논문의 저자를 만날 기회가 있었다. 그래서 급하게 질문거리를 만들기 위해 논문 리뷰를 했는데, 워낙에 글쓰기적으로 잘 쓴 논문이라 반나절만에 빠른 논문 리뷰가 가능했다. 그래서 이번 포스팅은 번갯불에 콩 구워먹듯 읽어본 논문을 다시 한 번 소화시키기 위해 정리하는 포스팅이다. 이 논문은 Recommender System 관련 paper에서 꽤나 인지도가 있었던 논문이다. criteo, RecSys 등의 영향력 있는 추천 미디어에 선정된 논문이기도 하며, 아이디어 자체가 굉장히 재미있어서 주목받았던 아티클이다. 보통 추천 시스템에 적용되는 알고리즘은 feature 관점에서 cross-feature 를 찾아내거나, implicit feedback을 활용하는 방법에..
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[Recommender System] - Factorization Machine 리뷰 + codeRecommender System/논문 및 블로그 리뷰 2018. 11. 1. 16:47
본 포스팅은 링크의 글을 번역한 것이다. 글을 옮기면서 부족한 설명이나 내용은 Factorization Machine 원 논문의 내용을 추가하여 살을 붙여 두었다. 원 블로그의 글은 FM을 이용하여 추천 영역에서의 cold-start 문제를 해결하는 방법에 대한 짧은 설명과 코드를 함께 기술한 글이다. 블로그에서는 tffm을 이용하여 예제를 만들었지만, 현재 사용중인 라이브러리가 xlearn인 관계로, 본 포스팅에서는 xlearn을 이용한 tutorial 코드를 작성하였다. 내용은 생략하고, 코드만 궁금한 사람은 링크로 가면 된다. 데이터 분석가가 개인화 추천을 잘 수행하기 위해선, 최신 머신 러닝을 잘 적용하는 것도 중요하다. 추천 시스템에서의 가장 잘 알려진 알고리즘들이 대부분은 잘 동작한다. 하지만..
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[Recommender System] - 추천 시스템에 사용되는 알고리즘들Recommender System/추천 시스템 2018. 5. 12. 23:55
이전 포스팅에 이어 계속하여 추천 시스템에 대해 살펴보자. [Recommender System] - 추천 시스템의 전반적인 내용 (1)[Recommender System] - 추천 시스템의 전반적인 내용 (2) 1. 통계 기반 모델링에서 사용되는 알고리즘 지난 포스팅에서 카이제곱 분포를 이용한 검정방법에 대해 잠시 언급했었다. 설명했던 대로 추천 시스템에서 통계 기반 모델링이라는 것은 '이상' 징후를 보이는 아이템을 추출해내는 작업이라고 볼 수도 있겠다. 카이제곱 검정의 경우 구현하기도 어렵지 않고, 데이터를 전문적으로 하는 사람이라면 알고 넘어가야 하는 이론이기 때문에 조금 더 얘기해보자. 카이제곱을 통계적 모델링에 활용하는 방법은, χ2 = Σ (관측값 - 기댓값)2 / 기댓값 의 수식을 가지는 카이..
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[Recommender System] - 추천 시스템의 전반적인 내용 (2)Recommender System/추천 시스템 2018. 5. 12. 23:44
이전 포스팅에 이어 계속하여 추천 시스템에 대해 살펴보자. 본 포스팅에서부터는 e-commerce에 다소 초점이 맞춰진 내용들로 구성되어 있다. [Recommender System] - 추천 시스템의 전반적인 내용 (1) 4. 과거 추천 시스템의 동향 추천 시스템 중에서도, 가장 역사가 오래되었으면서도 필자의 관심사가 집중된 e-commerce를 기반으로 추천 시스템의 전반적인 내용을 설명하겠다. 우선 e-commerce의 경우 크게 3가지 분류의 데이터인 Implicit Score, Explicit Score, Contents를 시스템 구축에 활용할 수 있다. 이 중 Contents는 아이템 자체에 대한 정보를 의미한다. 영화의 경우 감독명, 출연진 리스트 등이 있을 수 있고 커머스의 경우 상품의 색상..
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[Recommender System] - 추천 시스템의 전반적인 내용 (1)Recommender System/추천 시스템 2018. 5. 12. 20:48
새 직장에서 본격적으로 일을 시작한 뒤 나의 메인 업무는 Recommender System이 되었다. 사실 이전부터 이 쪽 분야에 큰 흥미가 있었던지라, 어떻게 보면 운이 좋았다고 할 수도 있겠다. 원래 집에서는 잘 듣지도 않던 노래를 인공지능 스피커까지 구매하여 듣고, 각종 쇼핑몰 앱을 설치했으며 동영상 콘텐츠 스트리밍 유료결제까지 고민하고 있다. 문화생활도 할 겸, 추천 시스템과 친해지기 위한 노력의 일환이랄까. 하지만 학문적 베이스가 없는 나의 얕고 넓은 지식이, 추천 시스템을 만들고 고도화 하는 일을 하기에는 걸림돌이 될 수 있겠다는 생각이 들었다. 물론 데이터 과학을 통해 비즈니스를 창출할 수 있는 영역 중에 가장 넓은 폭의 지식과 다양한 경험이 필요한 분야라고는 생각하지만, 비즈니스맨이 아닌 ..