이커머스 추천시스템

사용자의 취향/선호 파악사용자가 좋아 할 것으로 예상되는 아이템을 예측/제공서비스 제공자가 목표로 하는 KPI(매출, PV, UV, etc)를 달성ROAS, ROI등 추천을 통한 상품 판매의 증가 각 도메인마다 다른 접근방식이 필요하다.음악: 날씨나 운동 등 친구: 어

어떤 요건에 맞춰 어떤 데이터를 활용하여 어떤 모델을 이용하여 어떤방식으로 계량?요건BESTRelatedPersonalizedContext-aware데이터ExplicitImplicit모델CBFCFHybrid 계량 방식RatingPredictionTopK Rec

모델에 대한 성능평가 단계시간에 따라 모델의 성능에 영향을 미칠 수 있으므로 시간에 따른 여러 평가 지표를 만들어 평가 한다.심사위원 평가과거 이력 데이터 기반 평가의 한계신규 추천 결과에 대한 사용자의 반응을 알 수 없다.정량적 평가 (정성적 평가x)심사위원 평가심사

정확도만큼 사용자가 인지하지 못한 아이템을 추천하는것도 중요하다.Accuracy외에 추천에 있어서 중요하게 생각되는 지표추천 결과에 대해 사용자가 신뢰할 수 있어야한다추천 결과가 어떻게 생성되었는지 설명 제공ex) 당신의 예상 별점, 이상품을 본 다른 사람들이 함께 본

영화 데이터셋 추천시스템의 분류

아이템 유사도기반 평점 예측가정: 유사한 영화에는 유사한 평점을 부여할 것이다.컨텐츠 기반 유사도두 아이템간 유사도를 어떻게 정량화 할 것이냐가 관건유사도를 정량화 하기 위해 컨텐츠 자체가 가진 특성을 활용뉴스: 제목, 기사내용 등영화: 장르, 감독, 출연자, 줄거리

CBF와는 달리 유저가 아이템을 어떻게 평가했는지의 메트릭스로만 예측주어진 메트릭스의 빈칸을 찾아 나가는것가정: 유사한 아이템에 내가 부여한 평점과 비슷한 평점을 부여CBF아이템간의 유사도를 아이템속성(메타 데이터)을 이용하여 계산step1: TF-IDF를 이용하여 아

어떤 요건에 맞춰 어떤 데이터를 활용하여 어떤모델을 이ㅣ용하여 어떤 방식으로 계량 할 것인가?이커머스의 경우 log데이터를 보통 이용하므로 implicit한 데이터가 많다.Hybrid Approachex) CF + CBFCF: 주로 Item-based CF를 더 많이

전체 베스트시간대별 베스트브랜드별 베스트카테고리별 베스트성별 베스트나이대별 베스트...구매 베스트클릭 베스트구매전환 베스트...전체 상품의 일반적인 베스트와 그룹내 결과가 다른경우 활용도가 더 높다스타벅스매장별 베스트시간대 베스트온도 그룹 베스트음료, 푸드베스트카페인,