전체 글9 추천시스템 프레임워크 - 쿠팡 홈화면 분석 지난 포스팅에서 추천 프레임워크에 대해서 설명했다. 추천 프레임워크에는 도메인, 목적, 맥락, 누구의 의견, 개인화 정도, 사생활보호&신뢰성, 인터페이스, 측정값, 알고리즘으로 구성되어 있는데 실제 앱을 보면서 각각에 대해서 설명해보고자 한다. 내가 들은 강의에서는 아마존 사이트를 분석했는데 똑같은 내용을 블로그에 옮기기보다 같은 원리로 직접 쿠팡을 분석해보려 한다. 나는 주로 쿠팡 앱을 로켓 와우를 구독하는 엄마 꺼로 쓰곤 하는데 쿠팡 화면 중 개인화 영역이 어딘지 확인하기 위해 엄마 계정으로 접속한 화면과 내 계정으로 접속한 화면을 비교해보겠다. 참고로 엄마 계정은 최근 3일 이전 구매한 유지 고객이고, 내 계정은 22년 3월 구매가 마지막인 이탈 고객이다. 홈 화면 구조 쿠팡 홈화면은 메인배너 > .. 2024. 2. 14. 추천시스템 기본 개념 추천을 잘 하기 위해서는 유저가 무엇을 얼마나 좋아하는지, 그리고 어떤 상품끼리 같이 추천되는 것이 적합한지 알아야 한다. 선호도와 평가 preferences and Ratings 그 것을 알기 위해 다양한 방법으로 유저의 선호도를 측정한다. 선호도를 측정하는 방법은 명시적(Explicit)인 방법과 암시적(implicit)인 방법 2가지가 있는데 흔한 예시로 유저가 영화에 매기는 별점이 명시적인 방법이고, 유저의 클릭/구매 가 암시적인 방법이다. 암시적인 방법의 차이는 선호도를 평가하는 게 목적이 아니라는 데 있다. 필요한 물품이라 구매를 하는 것이지, 유저가 진짜 그 상품을 선호한다고는 볼 수 없다는 것이다. 따라서 암시적인 방법으로는 단순히 유저의 선호도를 단정짓기가 어렵다. 반면, 명시적인 방법의.. 2024. 2. 7. 추천시스템 개요 - 종류와 기본적인 용어 공부하는 이유 & 강의 정보 추천시스템 공부를 시작한 이유 이 블로그의 첫 게시물이 취준할 때 Movie Lens 데이터로 추천하는 Item Based Collaborative Filtering이었다. 그리고 올 해 첫 스터디의 주제를 추천시스템이 되었다. 돌고돌아 다시 온 기분. 추천 시스템을 스터디 주제로 잡은 이유는 이커머스에서 일하면서 데이터로 매출을 끌어올릴 수 있는 주요한 방법 중 하나가 결국 적절한 상품을 추천하는 데 있다는 걸 경험적으로 느꼈기 때문이다. 적어도 추천시스템에는 어떤 것들이 있는지 이해가 있어야 나중에 회사에 필요한 추천시스템을 구축할 때, 배경지식을 갖추고 있을 것 같아 공부해보기로 했다. 추천시스템 강의 강의는 Coursera 에서 University of Minnesot.. 2024. 1. 10. 빵굽는 데이터 분석가 써야지써야지 하면서 미루던 블로그 쓰기를 새해 첫날이 끝나갈 무렵 쓰기 시작해본다. 나는 빵을 굽고, 누군가에게 전해주는 일을 좋아한다. 직업에서 오는 성취감보다 때론 취미에서 오는 만족감이 더 크게 느껴지기도 한다. 하지만 그렇다고 직업을 바꾸고 싶은 정도까진 아니다. 빵만 굽는다고 행복할지도 알 수 없고, 데이터분석도 나름 좋아하는 일이니까. 그래서 올해는 두 가지를 하는 나의 모습을 블로그에 잘 담아보려고 한다. 정해진 시간에 일하러 가고, 직업적인 고민과 공부를 하는 나와 매일같이 뭐해먹을지 뭘 만들지 고민하다가 종종 빵을 굽고 주위에게 나눠주는 나를 같이 그려볼 것이다. 올 한 해는 좀 더 나답게 살아가고 나다워지는 한 해가 되었으면. 다음 포스팅은 아마도 빵일 것 같다. ( 아마도 티라미수.... 2024. 1. 1. 이전 1 2 3 다음
