발견문록에서는 서비스를 사용하면서 느끼는 콘텐츠 발견 경험을 탐구합니다. 당근마켓의 회사 소개 앱소개 당근마켓은 중고 직거래 서비스를 시작으로 지역 생활 커뮤니티 서비스로 나아가고 있습니다.회사 소개를 인용하면 “우리 동네 정보, 내 근처에 숨어있는 좋은 가게를 발견하고, 이웃과 함께 소소한 일상” 을 나눕니다. ‘중고나라’ 같은 중고거...
[발표리뷰] RecSysOps, 대규모 추천 시스템 운영하기
RecSysOps: Best Practices for Operating a Large-Scale Recommender System, RecSys’21 를 정리한 글입니다. 발표영상, 슬라이드, 논문 ==> 발표영상과 논문에서 다루는 내용이 조금씩 달라 합쳐서 정리했습니다. 넷플릭스에서 추천시스템을...
[번역] System Design for Recommendations and Search
Eugene Yan의 원글을 허락받아 번역한 글입니다. 기업이 사용하는 추천과 검색 시스템 디자인은 어떨까요? 머신 러닝 논문이나 블로그에서 시스템 디자인을 이야기하는 경우는 드뭅니다. 대부분 모델 구조나 학습 데이터 또는 손실 함수를 다룹니다. 그럼에도 불구하고 시스템 세부 구현사항을 논의하는 몇몇 자료들이 있고 이들은 실전에서만 경험할 수...
추천 Challenges & NVIDA Solution 소개
21년에 열린 추천 시스템 관련 대회와 NVIDIA의 솔루션을 정리합니다, Introdcution 올해 WSDM, SIGIR, RecSys 학회에서 추천시스템 Challenge가 열렸습니다. 각각 Booking.com의 호텔 예약 데이터, Coveo의 E-commerce 데이터, Twitter의 SNS 데이터를 활용했습니다. NVIDIA는 ...
[발견문록] 끊임없는 작품 탐색, 카카오 웹툰
발견문록에서는 서비스를 사용하면서 느끼는 콘텐츠 발견 경험을 탐구합니다. 앱 소개 21년 8월 다음 웹툰이 대대적인 개편을 거쳐 카카오웹툰으로 공개되었습니다.카카오웹툰 서비스 소개 페이지는 “끊임없는 작품 탐색”, “AI 추천 시스템”, “취향” 같은 키워드를 강조하여 사용하고 있습니다. 유저가 취향에 맞는 작품을 새롭게 발견하고 소비하는 ...
[논문리뷰] 유저들이 다양한 콘텐츠를 소비하게 유도하고 싶다
Shifting Consumption towards Diverse Content on Music Streaming Platforms (WSDM’21, 링크) 1. 풀고싶은 문제 음악 스트리밍 플랫폼에서 추천 모델을 통해 유저들이 다양한 콘텐츠 소비를 하게끔 유도하고 싶다. 보통 satifaction metric(논문에서는 Rel...
ExampleListWithContext(ELWC) - Ranking Data를 위한 데이터 포맷
ELWC protobuf 구조를 이해하고 ELWC 구조의 데이터를 TF-Ranking으로 읽습니다. Learning To Rank(LTR) 문제 정의 LTR는 아이템 리스트가 입력으로 주어졌을 때 관련도 순서대로 리스트를 정렬하는 함수를 만드는 문제다. 주로 검색, 추천, Question & Answering 분야에서 활용하고 있다....
[번역] REVEAL'20 Workshop Introduction
REVEAL’20 Home을 번역한 글입니다. 문장이 길고 복문이 많아서 짧은 단문으로 고쳐 썼습니다. 주요주장 추천 시스템을 모델링 할 때 유저와 시스템이 Interactive하고 multi-step descision making하다는 특징을 살리자. 지도 학습에서 유래한 Proxy Offline Metri...
[발표리뷰] 추천시스템 3.0: 딥러닝 후기시대에서 바이어스, 그래프, 그리고 인과관계의 중요성
DEVIEW’20에서 발표된 내용을 정리한 글입니다. 0. 요약 네이버 LINE Wallet 쿠폰 추천 시스템 구축시 고려한 점들을 발표했다. 기존 추천시스템에서 중요하지만 잘 안다뤘던 부분을 다뤘다. Positinal Bias를 해소하는 부분과 모델 테스트 시스템이 볼만하다. 1. 추천시스템 배경 추천 시스템...