Pairwise1 Learning to Rank와 nDCG 최근 검색 모델에도 관심을 가지게 되면서, 랭킹모델과 IR에 대해 다시 공부중이다. 기존에 관심있었던 커머스 분야의 추천 랭킹 시스템에서는, ‘유저가 실제로 살 것 같은 하나의 아이템’을 잘 추천해주는 것이 중요했기 때문에, MRR이나 nDCG 같은 순위 기준의 랭킹 평가 방법을 굳이 사용하지는 않았었다. cost function도 단순히 binary classification 문제를 해결하는 형태로 구성된다. 상품단위의 구매 AUC를 줄세우기만 해도 구매에 대한 측정은 충분히 가능했기 때문. 어떤 순위로 등장했는지를 평가하는 것은 중요하지 않았다. 하지만 일반적인 서비스에서의 검색, 추천 시스템은 노출되는 아이템의 Ranking을 얼마나 리스트 단위로 잘 정리하는지가 중요하다. 물론 “도메인에 따라”,.. 2019. 8. 13. 이전 1 다음
