유저들이 정말로 원하는 컨텐츠는 무엇일까? — 우리의 추천시스템의 시작 (2)
사용자 임베딩과 Mini Batch K-Means로 관심사별 스타일 묶음을 추천했습니다. A/B 테스트에서 클릭과 콘텐츠 전환율 상승을 확인해 전체 릴리즈했습니다.
#추천시스템#임베딩#Mini Batch K-Means
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스타일쉐어 기술 블로그 글 (3)
유저들이 정말로 원하는 컨텐츠는 무엇일까? — 우리의 추천시스템의 시작 (1)
사용자 행동 데이터를 Matrix Factorization과 ALS로 분석해 연관 스타일 추천을 개선했습니다. A/B 테스트에서 방문과 전환, 구매전환율 상승으로 관심사 기반 추천의 효과를 확인했습니다.
#Matrix Factorization#ALS#Firebase
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나는 이쁜 데일리룩을 보고 싶은걸? \w pose estimation
텍스트 대신 이미지 기반으로 데일리룩을 분류하는 방식을 소개했습니다. R-CNN 필터와 pose estimation으로 정확도와 처리 효율을 함께 높였습니다.
#R-CNN#pose estimation#ML
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나는 이쁜 데일리룩을 보고 싶은걸? \w pose estimation