개인화 추천 시스템 #4. Feature Store
중앙 레지스트리 기반 피처 스토어로 학습·서빙 피처를 일원화했습니다. Go 조회 로직과 ScyllaDB 전환으로 지연과 비용 문제를 개선했습니다.
#추천시스템#Feature Store#Feast
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함께 구매하면 좋은 상품이에요! - 장바구니 추천 개발기 1부
장바구니 맥락의 보완재 추천을 위해 BERT4Rec과 NPMI 기반 전처리를 적용했습니다. A/B 테스트로 비개인화 추천 대비 장바구니 지표 개선을 확인했습니다.
#BERT4Rec#Transformer#NPMI
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추천시스템 평가 지표 - 1 (Precision@K / Recall@K)
추천시스템의 Precision@K와 Recall@K 정의 및 계산 예시를 설명했습니다. 사용자별 상위 추천 결과를 집계하는 평가 코드 구현 흐름을 소개했습니다.
#추천시스템#Precision@K#Recall@K
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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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