if(kakao)2022 / Sequential Recommendation System 카카오 서비스 적용기 - 리뷰

if(kakao)2022 / Sequential Recommendation System 카카오 서비스 적용기

발표영상

• https://www.youtube.com/watch?v=wti-0-_kB7c

발표자료

• https://speakerdeck.com/kakao/sequential-recommendation-system-kakao-seobiseu-jeogyonggi

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내용요약

• Sequential Recommendation은 유저의 interaction에 sequential dependency를 가정
  • 실제로 데이터/유저의 패턴에 sequential dependency가 있어야 하며,
  • 추천 모델도 sequential dependency를 잘 반영해야 함
    • sequential dependency를 파악하는데 도움이 되는 데이터 활용시 성능 개선 가능
    • sequential한 소비가 발생하지 않는 도메인에서 성능 향상이 없거나/낮을 가능성
    • (성능향상) 브런치 게시글 개인화 추천 < 웹툰 개인화 추천 : 시간/요일에 따른 소비패턴 일정

• 딥러닝 기반 모델은 interaction data 이외에 side infomation을 쉽게 적용할 수 있음
  

• 추가 고려사항

  • 다양성 지표도 고려

    • 노출지니계수 : 모델이 다양한 아이템 추천
    • 열람지니계수 : 유저가 다양한 아이템 소비
    • First read rate : 유저가 처음으로 아이템을 본 비율

  • 추천모델은 업데이트 주기가 중요 : 가벼운 모델 필요성