Julie의 Tech 블로그

이전 글에서는 COFIBA모델의 pseudo code와 각 구간별 로직에 대해 설명을 담았었다. 이번 글에서는 해당 모델이 세 개 테스트 데이터 셋에서 어떤 성과를 내었으며, 어떤 결론을 내릴 수 있는지 다룰 것이다. 수식 편집기 한계로, 글에서 기울임체로 작성하는 변수는 각각 아래와 같이 이해하면 된다. 1) 야후 뉴스 추천 데이터셋 - 2주간 야후 내 'Today Module' 섹션에 유입된 3000만 트래픽 기록 중 random하게 셀렉 - 뉴스 추천과 방문자가 모두 random하게 꾸려짐 - 유저 벡터 > it (136개 feature dimension), 뉴스 컨텐츠 > Cit, 클릭 여부 > at 2) Telefonica 광고 데이터셋 - Telefonica에서 운영하는 웹사이트 내 광고 클릭..

요즈음 상품 추천 알고리즘에 대해 고민을 많이 하면서, 리서칭하다 보면 MAB 접근법 등 Bandit 이라는 개념이 많이 등장한다. 이번 글에서는 Bandit 알고리즘이란 무엇이며, 추천시스템과는 어떻게 연결되는지를 살펴보고자 한다. 그리고 MAB 문제를 해결하는 여러 알고리즘에 대해 정리해볼 것이다. ​ 우선 수확(Exploitation)과 탐험(Exploration)이라는 개념에 대해 고찰해보자. 우리가 어떤 레스토랑에서 밥을 먹을지 고민을 하고 있다고 가정해보자. 우리는 하나의 레스토랑에서 밥을 먹을 수 밖에 없고, 비용을 지불해야하니 가장 맛있는 레스토랑에서 식사를 하고 싶다. 수확이란 가장 효용이 높은 곳에서 집중적으로 보상을 받는 행동을 의미하고, 탐험은 지금껏 해보지 않은 경험이라 새로운 시..