Recommender 2

[Recommender System] context of recommender systems

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..

[Recommender System] Metrics

추천시스템에서는 어떤 평가함수가 있을까? 우리는 평가함수에 대해서 다양하게 알고 있어야 한다. 왜냐하면 평가함수는 도메인이나 목적에 따라서 다른 평가함수를 적용해서 사용해야 해당 추천시스템이 제대로 적용되고 있는지 알 수 있기 때문이다. 1. 내가 추천해준 영화를 고객이 보았는가? 2. 내가 추천해준 영화를 고객이 높은 점수로 평점을 주었는가? 1번의 경우에는 실제 영화를 해당 고객이 시청했다면 성공으로 볼 수 있지만 2번의 경우에는 실제 고객의 만족도까지 높아야 되기 때문에 고객의 만족도까지 고려해서 평가한 것이다. 기사의 경우 기사를 확인하고 체류시간에 따라 평가할 수 있다. Accuracy - 정확도는 여러 예측 모델에서 가장 많이 쓰이는 평가지표 중 하나이며, 추천시스템에서는 내가 추천해준 영화를..

반응형