RecSys (추천시스템) (2) 썸네일형 리스트형 추천시스템, 평가지표 선정하기 본 포스팅은 Naver BoostCamp AI Tech를 기반으로 작성합니다. 이번 포스팅에서는 추천시스템의 성능을 평가하는 평가 지표에 대해서 이야기해봅시다. 1. 추천시스템의 평가지표 우리 회사에서 새로이 추천시스템을 도입하려고 합니다. 그러면 이 모델의 성능은 어떻게 평가해야 할까요? 이를 비즈니스 및 서비스적 관점과 품질의 관점에서 생각해보겠습니다. 추천시스템을 비즈니스 관점에서 보면, 이 시스템을 도입하면서, 얼마나 돈을 많이 벌었느냐가 핵심입니다. 즉, 추천시스템을 적용하면서 매출과 Page View가 증가했다면, 그리고 추천 아이템으로 인해서 유저의 클릭률(CTR)이 상승했다면, 소기의 성공을 얻었다고 말할 수 있죠. 그리고 품질의 관점에서 생각해보면, 가장 먼저 우리가 추천한 아이템이 유저.. 추천시스템, 그 세계에 대하여 이번 포스팅부터 추천시스템에 대해서 이야기해봅니다. 추천시스템, 흔히 우리에게는 알고리즘이라는 이름으로도 잘 알려져있는 세계입니다. 오늘도 알 수 없는 유튜브 알고리즘이 나를 이 영상으로 이끌었다. 유튜브를 보다보면 내가 이미 보았던, 그리고 평소 관심이 있는 영상들이 상위 피드에 뜨는 경험 많이들 해보셨을 겁니다. 이는 과거의 당신의 로그를 기반으로해 유튜브에서 그에 가장 어울리는 피드를 추천해주는 이른바 '유튜브 알고리즘'이 작동했기 때문인데요. 이런 것들은 현재 유튜브를 비롯한 OTT나 쿠팡, 알리익스프레스와 같은 E-Commerce, 그리고 온라인 광고에 엄청나게 많이 도입되어 있습니다. 1. 추천시스템이 필요한 이유? 과거에는 유저가 접할 수 있었던 상품과 컨텐츠가 굉장히 제한적이었습니다. TV.. 이전 1 다음
