positive feedback 과 negative feedback은 추천시스템의 가장 중요한 요소이다.
추천 결과가 사용자에 맞게 잘 나왔는지 안나왔는지는 평가를 통해 알 수 있는 일이다.
실시간 서비스를 운영하는 플랫폼에서는 실시간으로 추천되는 결과를 평가하기 위해, 고객에게 평가를 받을 수 있는 요소를 수집해야한다.
그런 요소에는 positive feedback , negative feedback 정보를 수집해야한다.
해당 결과가 좋은 추천인지, 관계없는 추천인지.
어떻게 유저에게 부담이 안되는 선에서 pos/neg feedback을 수집할 수 있을 까?
유저의 Feedback을 연구한 학문
- Collaborative Filtering and the Missing at Random Assumption (UAI'07)
- Training and Testing of Recommender Systems on Data Missing Not at Random (KDD'10)
집중집중