추천 모델은 추천 결과를 뽑아내는 핵심이라고 할 수 있습니다. 추천 모델에 들어가는 데이터는 매우 잘 정제되고 양 또한 많아야 합니다. 이렇게 좋은 데이터가 준비되었다면 이 데이터로부터 좋은 추천 결과를 만들어내야 합니다. 데이터들을 어떤 식으로 모델의 인풋으로 만들고, 모델은 어떤 식으로 결과를 뽑아 최종적으로 추 …

좋은 추천을 개발하기 위해서는 데이터, 모델, 서빙까지 아키텍처의 구성요소가 전부 고려 되어야 합니다. 단순히 모델만 고려해서는 좋은 퀄리티기가 어렵습니다. 로그를 어떻게 쌓을 것으며 쌓은 로그를 어떻게 레이블 데이터로 만들고 여기서 어떻게 모델에 인풋으로 전환하고, 이 데이터를 모델에서 어떻게 잘 처리하고 모 …

추천 서비스를 구현하기 위해 어떤 아키텍처를 구성해야 할까요? 이 글에서는 아키텍처의 중요한 요소와 어떻게 확장성 있는 아키텍처를 구성할 수 있는지 설명합니다. 이전 글 : 추천 서비스란 무엇인가 에서는 전반적인 추천 서비스에 대해 다룹니다. 추천 서비스의 중요 구성 요소 추천 서비스를 만드는 데 있어서 중요한 구성 요소는 다음과 정리해 볼 수 …

이글에서는 추천 서비스의 목표와 추천이 왜 중요한지 알아봅니다. 이전 글: 추천 서비스(1) 에서 이어집니다. 추천 서비스의 목표 그럼 페이지와 사용자의 맥락에 따라 다양하게 노출될 수 있는 이런 추천 서비스는 최종적으로는 무엇을 목표로 할까요? 추천 서비스는 사용자가 편하게 상품을 탐색하도록 하고 이를 구매로 연결해 줘야 합니다. 정 …

동영상, 커머스, 소셜 등의 서비스를 이용하다 보면 추천 서비스를 알게 모르게 사용하게 됩니다. 사용자의 눈에 보이지 않아도 내부적으로 추천 기술이 적용되어 있는 경우가 많습니다. 이제는 추천 서비스는 많이 보편화된 기능이라고 볼 수 있는데요. 이 글에서는 평소 무심코 지나쳤을 법한 추천 서비스를 좀 더 이해할 …