250211 TIL #609 AI Tech #141 TVING : Cold-Start problem on SASRec Wrap up

김춘복·2025년 2월 11일

TIL Wrap_up aitech project

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Today I Learned

프로젝트 마무리! 랩업 작성 마치고 내일 발표만 하면 기나긴 여정의 끝이다. 내일 발표 잘 마무리하자!!!

TEAM .fillna Hackathon Wrap-Up

TVING : Cold-Start problem on your Recsys

1. 프로젝트 소개

프로젝트 기간 : 2025/01/10 ~ 2025/02/07
프로젝트 주제 : SASRec에서 발생하는 Cold-Start 문제 정의 및 개선
데이터셋 : MovieLens-20M
프로젝트 GitHub Link
프로젝트 개요

NAVER Connect Foundation Boostcamp AI Tech에서 진행한 TVING 기업 해커톤
MovieLens-20M 데이터셋으로 SASRec 기반 추천시스템을 개발 후 모델에서 발생한 Cold-Start 문제 정의, 개선 전략 고안 및 실험 결과를 담은 프로젝트

프로젝트 진행 과정

프로젝트 주제에 맞는 Public Dataset 선정
Dataset에 맞는 Baseline Model 탐색
프로젝트 기본 구조 수립 및 코드 작성
파트 별 역할 분담 진행
Cold-Start 실험 설계 및 문제 정의
Cold-Start 문제 개선 시도
결과 정리 및 문서화

2. Dataset

2-1. 데이터셋 선정 조건

User-Item interaction 존재하는 추천 데이터

User 수 10만, Item 수 1만 이상

저작권 관련 Public한 데이터

Side Information이 있거나, 없더라도 크롤링해서 구할 수 있어야 함

Sparsity가 지나치게 높거나 데이터의 크기가 너무 큰 데이터 셋은 제외

조건을 만족하는 데이터셋 중 MovieLens-20M 선정 ✅
데이터셋 링크 : https://grouplens.org/datasets/movielens/20m/

2-2. 데이터셋 구성

데이터셋 파일 구성

파일 명	행 수	주요 내용
ratings.csv	20,000,263	사용자 시청 이력 (userId, movieId, rating, timestamp)
movies.csv	27,278	영화 정보 (movieId, title, genres)
tags.csv	465,548	영화에 대한 태그 정보 (userId, movieId, tag, timestamp)
links.csv	5,905	영화 id와 매칭되는 tmdb, imdb의 id(movieId, imdbId, tmdbId)
genome-score.csv	11,307	영화-태그 관련성 데이터 (movieId, tagId, relevance)
genome-tags.csv	15,934	genome tag id에 대한 tag 내용(tagId, tag)

2-3. 기본 EDA

ratings.csv

Interaction: 20,000,263개 / User: 138,493명 / Item: 26,744편 / Data Sparsity = 99.46%
rating : 0.5~5.0까지의 Explicit 데이터/ timestamp : Unix timestamp 형식
기간 : 1995-01-09 11:46:44 (789652004) ~ 2015-03-31 06:40:02 (1427784002)
전체 평점 분포

User별 평균 144개, 중앙값 68개, 최대 9,254개, 최소 20개 평점 등록

Item별 평점 개수는 평균 747개, 최대 67,310개(펄프 픽션), 최소 1개(영화 3,972편)

movies.csv

27,278개 Item의 제목과 장르 정보
Year(연도) 정보가 Title에 포함되어 있어 전처리시 Year 피처 생성
Genre는 다중 레이블 형태로, 단일 Item이 여러 장르 보유
Genre 개수는 20개
Genres에 ‘(no genres listed)’ 존재해 ‘Unknown’으로 처리
Drama, Documentary가 양의 상관관계가 보이고, Horror는 음의 상관관계가 보이나
전반적으로 장르와 평점의 상관관계는 크지 않음

3. Model

3-1. Baseline 모델 계열 선정 기준

Baseline 선정을 위해 ML-20m 데이터 셋을 여러 계열의 RecSys 모델로 실험

모델	특징	장점	단점
SASRec	Self-Attention Based	병렬 처리 가능, 장/단기 패턴 동시 모델링, Item 간 관계 학습 효과적	높은 메모리 사용량, 긴 sequence에서 계산 복잡도 증가
BERT4Rec	Bidirectional Transformer	양방향 문맥 활용, 복잡한 패턴 포착 우수, 마스킹 기반 효과적 학습	높은 계산 비용, 긴 학습 시간, 추천 상황과 학습 목적 불일치
GRU4Rec	RNN Based	구조가 단순하여 구현 용이, 메모리 효율적, 순차 패턴 학습 특화	느린 학습 속도, 장기 패턴 포착 한계, 병렬화 어려움
NCF	CF Based	구조가 단순, 정적 협업 필터링에 효과적, 계산 비용이 상대적으로 낮음	부가 정보를 활용하지 못해, 추가 정보를 활용하는 문제에서 제한적
KGAT	GNN Based	전체적인 Item의 특성 반영으로 인해, 타 모델 대비 우수한 성능	높은 계산 비용 및 지나치게 긴 학습 및 추론 시간

Movie Lens의 timestamp를 활용해 User의 순차적인 상호작용을 모델링하기 위해
Sequential 계열의 SASRec을 선택

3-2. Baseline 선택

Baseline : SASRec
- 데이터셋에서 병렬 처리가 가능
- 장·단기 패턴을 동시에 효과적으로 모델링 가능
- 효율성과 성능 측면에서 가장 유리
- Next-Item prediction task와 학습 목적이 일치하여 실시간 추천 시스템 구축에 적합

SASRec 핵심 구조

Self-Attention 기반 아키텍처: SASRec는 Transformer의 self-attention 매커니즘을 활용하여, 사용자 행동 Sequence 내의 각 Item 간 관계를 동적으로 파악
순차적 패턴 캡처: 사용자의 과거 interaction들을 분석하여, 순차적 패턴과 장기/단기 의존성을 효과적으로 학습
Positional Embedding: 입력 Sequence의 순서 정보를 보존하기 위해 positional embedding을 사용, 각 행동의 상대적 위치 정보를 모델에 전달
병렬 처리 효율성: RNN과 달리, self-attention 구조 덕분에 Sequence 데이터를 병렬 처리할 수 있어 training 및 inference 속도가 향상
Next-Item Prediction: 학습된 사용자 행동 패턴을 기반으로, 다음에 소비될 가능성이 높은 Item을 예측하여 개인화된 추천 리스트를 생성

SASRec 대비 타 모델의 한계

BERT4Rec
- BERT4Rec은 양방향 인코더 구조로 인해 더 많은 파라미터와 연산이 필요
- 대용량 데이터 셋에서는 BERT4Rec성능이 좋지만, ML-20m에는 적합하지 않음
- 현업에서는 마지막 Item 이후의 다음 Item을 예측하는 것이 목적
  → 단방향 인코더인 SASRec이 더 효율적이라 판단
KGAT
- GNN 기반 모델로 우수한 성능을 가졌으나, 타 모델 대비 매우 많은 리소스 필요
- 서버의 단일 GPU에서 사용하기 위해선 과도한 Dataset Slicing 필요
- Baseline으로 사용하기에는 실험이 매우 제한적

4. Train/Valid/Test Split & Metrics

4-1. Leave-One-Out Split (LOO)

Timestamp가 존재하는 sequential 문제이므로 data leakage가 발생하면 안됨
User-independent 모델이 아니기 때문에 User Split 방식 불가
각 User sequence 별로 가장 최근 상호작용 Item을 Test, 그 이전 Item을 Validation으로 지정하는
Leave-One-Out(이후 LOO) 방식 채택

4-2. Metrics

LOO 상황에서는 User당 정답이 1개이기 때문에
Hitrate@k = Recall@k = 10 x Precision@k의 관계가 성립
그래서, 의미에 가장 부합하는 Hitrate@k를 사용
정답이 모델의 추천 리스트 어디에 있는 지도 고려해야 하므로 nDCG@k와 MRR@k도 사용
단, LOO에서는 정답이 하나이므로 기존 방식과는 다르게 동작

정답 순위	nDCG@10	nDCG@20	MRR@10
1	1.000000	1.000000	1.000000
2	0.630930	0.630930	0.500000
3	0.500000	0.500977	0.333333
4	0.430677	0.420821	0.250000
5	0.386853	0.365927	0.200000

실험 환경에서는 추천 size(k) 10, 20, 50, 100 지표 확인
실험 결과에서 지표 비교는 Metric@10을 사용

5. Preprocessing

5-1. Explicit Feedback을 Implicit Feedback으로 변환

사용자의 모든 상호작용을 동등한 implicit interaction으로 변환
일정 rating 이상만 긍정적 상호작용으로 처리해서 사용하는 방식은 설정 rating 미만의 행동 순서 패턴이 사라지기 때문에 User Seqeunce가 중요한 Sequential 모델에는 부적합하다고 판단

5-2. 최근 15년 동안 상호작용이 있었던 User로 한정

마지막 상호작용이 2000년 이전인 User들의 분포와 성능 편차가 커서 균일한 실험환경 조성을 위해 최근 15년 동안 상호작용이 있었던 User로 Dataset을 한정

5-3. User의 최근 상호작용을 일부 제거해 Cold-Start User 생성

원본 데이터는 User의 최소 상호작용 개수가 20개 → Cold-Start User 부재
User 중 일부를 Random Sampling해 상호작용 일부를 제거하면 아래의 그래프처럼 random seed에 따라 실험의 편차가 발생해 부적합하다고 판단

적용: 균일한 실험 결과를 위해 전체 User에 대해 최근 상호작용을 일부 제거해 상호작용 ****20개 미만의 Cold-Start User 생성

5-4. 상호작용이 5개 이하인 Item 제거

본 프로젝트에서는 User Cold-Start 문제에 집중하기 위해, Item Cold-Start 문제로 인한 상황 배제
상호작용이 5개 이하인 Item(영화) 9,251개 / 상호작용 20,460행 제거
Data Sparsity 99.46 → 99.09%

6. Cold-Start 문제 정의

6-1. 기본 조건

Cold-Start Item을 배제한 Cold-Start User
train 상호작용이 아예 없는 Strict Cold-Start 상황 배제
User당 최소 상호작용은 3개(train/valid/test에 최소 1개씩 필요)

6-2. Cold-Start 정의

Count = User당 상호작용 수(Sequence 길이)
여기서 Count는 User의 전체 상호작용 수로 train+valid+test 데이터 모두 포함
Count를 X축으로 봤을 때 지표상 성능이 급격히 향상되는 지점 확인

Cold User = Count가 16개 이하인 User
Warm User = Count가 17개 이상인 User

지표

	Warm User Metrics	Cold User Metrics	Metrics Drop Rate (%)
Hitrate@10	0.280211	0.181410	-35.26%
nDCG@10	0.152828	0.092474	-39.49%
MRR@10	0.114237	0.065764	-42.43%

7. Cold-Start 개선 전략

7-1. Loss Function 변경(BCE → CE)

가설 : SASRec의 Loss Function을 Binary Cross Entropy에서 Cross Entropy로 변경
- 현재 Task는 User가 특정 Item 소비 예측인 Binary Classification이 아닌, 다수의 Item 중 어떤 Item의 소비 가능성이 가장 클 것이냐를 예측하는 Multi-Class Classification Problem
- 따라서 모델이 전체 Item에 대해 Positive Item의 상대적 우선순위를 학습하는 것이 전반적인 모델의 성능을 향상시킬 것이라 가정

\mathcal{L}_{BCE} = -\sum_{u \in U} \sum_{t=1}^{n_u} \log(\sigma (r_{t,i_t}^{(u)})) + \log(1-\sigma(r_{t,-}^{(u)})) \\ \mathcal{L}_{CE} = -\sum_{u \in U} \sum_{t \in T_u} \log \frac{\exp(r_{t,i_t}^{(u)})}{\sum_{i \in I} \exp(r_{t,i}^{(u)})} \\

방법 : Baseline인 BCE를 적용한 SASRec과 CE를 적용한 SASRec을 같은 실험 환경에서 진행
결론

전반적인 성능지표 향상 및 Hitrate@10에서
Warm User 성능 향상(35.7%) 대비 Cold User에서의 더 큰 성능(80.6%) 향상
그러나 Epoch당 train time이 42s에서 77s로 증가하는 trade-off 발생

7-2. Negative Sampling Pool 생성

가설 : CE를 모든 item에 대해 계산하지 않아도, Negative Sampling Pool이 충분히 크면 그 안에서 CE를 계산하는 것이 Performance-Cost 사이의 trade-off를 줄일 수 있을 것이라 가정

\mathcal{L}_{CE-sampled} = -\sum_{u \in U} \sum_{t=1}^{n_u} \log \frac{\exp(r_{t,i_t}^{(u)})}{\exp(r_{t,i_t}^{(u)}) + \sum_{i \in I^{-(u)}_N} \exp(r_{t,i}^{(u)})}

CE SASRec:
- Non-User Interaction Item에 대해, 1000개 단위의 Uniform Random Sampling을 통한 N.S Pool 생성

Hitrate@10	CE	CE 2000	CE 3000	CE 5000
Cold User	0.3268	0.3170	0.3344	0.3298
Warm User	0.3802	0.3939	0.4043	0.3989
Time/Epoch	77	55	59	69

결론
- N.S Pool 3000에서 성능이 가장 높게 나왔고, Epoch 당 학습 시간도 CE대비 23% 감소
- N.S Pool을 이용해서 CE를 계산하는 방식이 Cost & Performance 측면에서 효율적

7-3. Negative Sampling 방식 변경

가설 : N.S Pool을 Uniform Random Sapling에서 Popularity based로 바꾸면 성능에 긍정적 영향
기반 : Top Rank Negative Sample, Popularity Based Negative Sample
방법 : 총 9가지 방법(Rank / Rank-Probability / Count-Probability) X (Top / Mid / Bot)
- Rank : 인기도 랭킹 기반 위치(Top, Mid, Bot 중 선택된)로 고정해 순서대로 뽑는 방법
- Rank-Prob : 인기도 랭킹 기반 확률 분포를 활용하여 R.S
- Count-Prob : Item Interaction Count 기반 확률 분포 활용하여 R.S
- [Top, Mid, Bot] : Top - 상위값 우선순위 , Mid - 중간값 우선순위, Bot- 하위값 우선순위
실험 결과 (환경 - SASRec CE N.S size 3000)

nDCG@10	R.S 3000	R-Mid	C-P-Mid	R-P-Mid	R-P-Top	R-P-Bot
Cold User	0.1874	0.0048	0.1808	0.1924	0.0880	0.0892
Warm User	0.2460	0.0058	0.2356	0.2487	0.1412	0.1393

Rank : Top, Mid, Bot 모두에서 성능 대폭 하락
Rank-Prob : Mid에서 2.7%의 성능 향상
Count-Prob : Mid에서 성능 소폭 하락
N.S size에 따라 최대 5.8%(size 2000)까지 성능 향상이 확인되지만, Size가 커지면 R.S와 성능에 차이가 없어짐
결론
- Popularity Based NS에서도 Distance가 Mid인 Sampling 기법이 성능에 긍정적 영향을 끼침
- 다만 Sample size가 커지면 R.S를 통한 N.S와 큰 차이가 없어 성능 향상이 관측 되지 않음(N>5000)

7-4. Positive Augmentation

가설 : Cold-Start User의 Sequence Augmentation으로 성능 개선
- N.S처럼 Positive Sample도 생성해서 User의 Interaction Sequence를 늘리면 성능에 긍정적 영향
방법 : Contents Based(C.B) 방식으로 유사한 Item 증강
- side info(title, genres, year, tags)를 활용하여 C.B 유사도 계산
- Cold-Start User 기존 Item마다 n개씩 증강 후 Sequence 구성
- Data leakage를 방지하기위해 train 데이터만 증강 수행
실험 : item 증강 위치 수정, n값 변경
- 증강 Item들을 앞에 두고 기존 Item을 뒤에 배치
- 기존 Item들의 증강 Item들을 각 Item의 앞쪽에 배치
- 기존 Item들의 증강 Item들을 각 Item의 뒤쪽에 배치
- n 값 변경 (1, 3, 5, 10)
실험 결과 : 모든 실험에서 Baseline 성능에 비해 하락

결론
- Sequential 모델에서는 User가 상호작용한 Item의 순서가 중요한데, 임의적인 증강 item 배치가 Cold-Start User 학습에 Noise로 작용해 성능이 하락한 것으로 추론
- Positive한 상호작용만 한 것이 아니라 모든 상호작용을 대상으로 했기 때문에 부정적인 상호작용 item(rating 3점 이하)를 증강할 경우 Noise가 될 여지가 있음

7-5. SIMRec

가설 : Loss function에 Item간의 Similarity가 반영되면 성능 개선이 있을 것이다.
기반 : Amazon-Science의 SIMRec
방법 : SIMRec 논문에 따라, Title Textual 기반의 Similarity 계산(by Sentence Transformer)
실험 : SASRec Baseline + Rank Prob(Mid) 환경에서 SIMRec 적용

결론 : Drop - 훈련 시간이 매우 길어지면서, 성능도 기존 Loss Function에 비해 개선 없음
제언 :
- SIMRec을 Loss Function이 아닌 N.S 방식으로 도입
- Title Textual 대신 Other Item Similarity Based(Scenario, Director, Actor, Multimodal, …) 도입

8. 결론

8-1. 실험 결과 요약

본 프로젝트에서는 Cold-Start 문제를 해결하기 위한 다양한 접근법을 실험하였으며, 그 결과 주요 성과를 다음과 같이 정리할 수 있다.

Loss Function 변경(BCE → CE)
- 기존 BCE Loss 대신 CE Loss를 적용함으로써 Cold-Start User의 성능을 80.6% 향상시킴
- Warm User 대비 Cold User에서의 성능 향상이 더욱 두드러짐
- 단, CE Loss 적용 시 학습 시간이 증가(42s → 77s per epoch)하는 trade-off 발생
Negative Sampling Pool 활용
- CE를 전체 아이템에 대해 계산하는 대신 적절한 Negative Sampling Pool을 구성
- 성능의 하락 없이 비용적 측면에서 더욱 효율적인 학습이 가능해짐
- N.S Pool 크기를 3000으로 설정했을 때, 성능과 학습 속도의 균형이 가장 적절함
Negative Sampling 방식 개선
- N.S Pool을 Random Sampling 보단 Rank-Prob-Mid으로 구성하는 게 성능이 1~6% 더 높게 측정 됨
- N.S Pool의 Size가 커질수록 R.S와의 차이는 미미함

8-2. 한계점 및 추가 연구 방향

MovieLens Dataset의 특성에 따른 Online 적용 어려움
- Rating 기록은 User가 리뷰를 남긴 시점이지, 실제로 소비한 시점이 아님.
  즉, online 상황과 매우 다르며, rating 기록 자체도 Bulk 형식으로 짧은 시간 혹은 동일 시점에 다량의 평가가 기록되어 있음
- User별 최소 상호작용 수가 20으로 보장되어 있어 Cold-Start User가 존재하지 않음. 따라서, 임의로 만든 Cold-Start User는 실제와 다를 수 있음
데이터 및 모델의 일반화 가능성
- MovieLens-20M 데이터셋을 활용하여 실험을 진행했으나, 다른 데이터셋에서도 동일한 개선 효과를 보장할 수 있는지 추가 검증 필요
- 다양한 사용자 행동 패턴을 반영할 수 있도록 도메인별 데이터셋을 활용한 추가 실험이 필요함
Item Popularity 기반 Filtering의 효과
- 상호작용이 적은 아이템을 거르는 Threshold를 높이면 Metric 지표가 향상
  → 인기없는 아이템을 배제할수록 정확도는 증가
- 하지만 다양성(coverage, serendipity) 측면에서 trade-off 발생하므로
  추천 시스템의 목적에 따라 Threshold 적용 수치를 신중히 고려해야 함

9. Appendix

9-1. 팀 구성 및 역할

이름	역할
김건율	팀장, 데이터 분석, 전처리, 프로젝트 실험 및 코드 관리, N.S Pool 생성
백우성	SASRec 모델링 및 실험, Augmentation 기법 개발, 실험 결과 분석
유대선	GNN 계열 모델 & 샘플링 기법 개발, 실험 관리 및 추적, 프로젝트 구조 및 코드 컨벤션 관리
이제준	EDA, 전처리, 기본 추천 모델링 및 테스트, 가설 검토 및 판단
김성윤	MultiVAE / SASRec 모델 구현, Side information 추가 실험
박승우	BERT4Rec 모델링, Sequential 모델 실험, 프로젝트 협업 환경 구축, 프로젝트 Docs 정리

9-2. 협업 방식

Slack : 팀내 실시간 커뮤니케이션, Github 연동 이슈 공유, 허들에서 실시간 소통 진행
Zoom : 정기 회의 진행 시 사용
Notion : 토론 및 합의 내용, 팀 활동 관련 기록
GitHub : 버전 관리와 코드 협업을 목표로 사용
각 팀원은 기능 단위로 이슈와 관련 브랜치를 생성해 작업 후, Pull Request로 코드 리뷰 후 병합
GitHub Projects : 팀원 간 작업 분배 및 스케쥴링
MLflow : 실험 로그 관리 및 모니터링

김춘복

Full-Stack Dev / MLOps

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TIL : Today I Learned

Today I Learned

TEAM .fillna Hackathon Wrap-Up

TVING : Cold-Start problem on your Recsys

목차

1. 프로젝트 소개

프로젝트 진행 과정

2. Dataset

2-1. 데이터셋 선정 조건

2-2. 데이터셋 구성

데이터셋 파일 구성

2-3. 기본 EDA

ratings.csv

movies.csv

3. Model

3-1. Baseline 모델 계열 선정 기준

3-2. Baseline 선택

SASRec 핵심 구조

SASRec 대비 타 모델의 한계

4. Train/Valid/Test Split & Metrics

4-1. Leave-One-Out Split (LOO)

4-2. Metrics

5. Preprocessing

5-1. Explicit Feedback을 Implicit Feedback으로 변환

5-2. 최근 15년 동안 상호작용이 있었던 User로 한정

5-3. User의 최근 상호작용을 일부 제거해 Cold-Start User 생성

5-4. 상호작용이 5개 이하인 Item 제거

6. Cold-Start 문제 정의

6-1. 기본 조건

6-2. Cold-Start 정의

7. Cold-Start 개선 전략

7-1. Loss Function 변경(BCE → CE)

7-2. Negative Sampling Pool 생성

7-3. Negative Sampling 방식 변경

7-4. Positive Augmentation

7-5. SIMRec

8. 결론

8-1. 실험 결과 요약

8-2. 한계점 및 추가 연구 방향

9. Appendix

9-1. 팀 구성 및 역할

9-2. 협업 방식

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