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2021년 6월 25일

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

유저들이 정말로 원하는 컨텐츠는 무엇일까? — 우리의 추천시스템의 시작 (1)

2021년 6월 18일

복수의 개념을 동시에 학습할 때도 Knowledge Tracing을 가능하게 한 모델 ‘KTM’

Knowledge Tracing의 역할과 기존 단일 개념 문항 모델의 한계를 설명했습니다. 복수 개념을 반영하는 KTM의 구성과 성능 특성을 소개합니다.

#KTM#Knowledge Tracing#matrix factorization

복수의 개념을 동시에 학습할 때도 Knowledge Tracing을 가능하게 한 모델 ‘KTM’