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컨텍스트의 사전적인 정의는 '이벤트를 둘러싸고 적절한 해석을위한 자원을 제공하는 프레임' 이며, 다양한 곳에서 다양한 의미로 쓰인다. 자연어 처리에서는 문장의 문맥을 뜻하고, 추천시스템에서는 시간적, 공간적 컨텍스트를 예로 들 수 있다. 고객에게 제품을 추천해줄 때 여름인데 겨울 패딩을 추천해주는 것보다는 반팔티와 같은 여름의 컨텍스트에 맞는 제품을 추천해주는 것이 구매할 확률이 높기 때문이다. 추천시스템에서는 이와 같이 도메인에 특화된 다양한 문제점들이 있기 때문에 이를 해결함으로써 고객 만족도가 더욱 높아지고, 매출액에 직결될 수 있을 것이다. 시간에 민감한 추천 시스템 : 영화를 추천해줄 때 최근 개봉한 영화를 추천해주는 것과 개봉한지 몇 년이 지난 영화를 추천해주는 것은 큰 차이가 있다. 필연적으..

최근 몇년 동안 마라톤 훈련이나 마라톤 대회의 GPS 데이터가 크게 증가하면서 해당 데이터를 활용해 마라토너의 능력을 향상시켜주고, 잠재 타깃 사용자에게 페이스 조절해주는 연구가 진행되고 있다. 기존에도 마라톤 페이스에 관한 추천을 해주고 있었지만, 시간과 속도만 제공하는 것이 아니라 e-coach 형태로 페이스 조절(감속) 등의 추가적인 교육 프로그램까지 제공해준다는 것이 논문의 핵심이다. 사용자의 이전 기록과 더불어 사용자와 비슷한 다른 사용자의 데이터를 추합해 예측하기 때문에 사용자 맞춤 추천시스템이 된다. 단순히 해당 페이스로 뛰어라고만 제공해주면 속도를 따라잡기 위해 저장해둔 에너지를 소모해 완주지점까지 도달하지 못하고 중도포기하는 경우도 발생할 수 있지만, 해당 논문에서 제공하는 추천시스템은 ..

추천시스템의 최종 목적은 기존 고객 혹은 유입된 신규 고객에 대해 item을 추천해주는 것이라고 할 수 있다. 고객들에게 상품을 추천해주려면 어떻게 해야할까? 첫 번째로는 고객들이 직접 입력한 데이터( e.g. Rating, Review, Vote, ...)를 가지고 추천을 해줄 수 있다. 두 번째로는 고객들이 Click하거나 구매하거나 하는 등에 해당하는 자료를 기반으로 추천해줄 수 있을 것이다. 첫 번째 경우를 우리는 Explicit(명시적)이라 지칭하고, 두 번째 경우를 Implicit(암묵적, 내재적) 이라 지칭한다. Explicit 명시적인 데이터는 어떻게 수집할 수 있을까? 명시적인 선호도를 얻기 위해서 가장 간단한 방법은 직접 고객에게 물어보는 것이다. 별점 선호도 : 가장 많이 쓰이는 방법..