Julie의 Tech 블로그

전통적인 CF 기반 추천 방식은 유저와 아이템 셋이 고정되어있다. 하지만 일반적인 추천 시스템에서는 유저와 아이템 풀이 점점 확장된다. 서비스에서는 신규 유저가 인입되기도 하고, 기존 유저가 이탈하기도 하며, 아이템 셋도 변한다. 또한 가장 중요한 것은 유저의 선호가 지속적으로 변한다는 것이다. 이에 따라 논문은 Contextual Bandit을 CF알고리즘의 특성을 녹여 재구성한 알고리즘을 제안했다. Collaborative filtering bandits SIGIR, 2016 : https://arxiv.org/pdf/1502.03473.pdf 논문에서는 Bandit이 지속적으로 변하는 유저의 선호를 맞춘 추천을 해주기 적합한 알고리즘이라고 소개한다. 하지만 이 알고리즘은 비슷한 아이템이나 유저 간 ..