[SKT AI 커리큘럼] 추천시스템 - 5. Collaborative Filtering

SKT AI 커리큘럼 학습 내용 정리

출처 : T Learning Portal (https://sharedlp.sk.com)

 

 

5. 추천 기술  : ② Collaborative Filtering

- 나뿐만 아니라 다른 소비자들이 이 아이템과 어떻게 Interaction하는지에 대한 정보를 중요하게 사용

 

사용자의 Feedback(Ratings)을 활용

1. Explicit Feedback

: 사용자가 서비스를 사용한 뒤 명시적으로 표현

- 사용자가 명확한 시그널을 보내기 때문에 Valuable하다

- 추천을 위한 강력한 clue가 됨

- 획득이 어려움 ( Rating Matrix를 채우기 어렵 )

ex) 별점 or 평점을 남김

 

2. Implicit Feedback

: 사용자의 의도와는 관계없이 제공받은 서비스에 대한 의견을 남기는 것

- 수집하기 쉽다

- Negative Feedback이 없다

- 너무 많은 해석의 여지가 있어 평가하기가 어렵다

ex) 듣고있던 음악을 멈추고 다음곡으로 넘어가는 행위, 상세정보를 클릭하는 행위

 

 

예시

A씨는 저녁 10시에 방영하는 드라마 B를 시청했다.

해석 1 : A씨는 B와 비슷한 드라마의 장르를 좋아한다.

해석 2 : A씨는 B와 동시간대에 방영하는 C 드라마보다 B 드라마의 장르를 좋아한다.

-> 이와 같이 하나의 행동에 대해 여러가지 해석이 가능하다!!