Data5 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 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. [알고리즘] 완전탐색법(Brute Force) ✅완전탐색이란? 완전 탐색이란 문제 해결을 위해 모든 경우의 수를 다 시도하는 방법이다. Brute Force는 Brute(단순히, 순전히)와 Force(힘)이란 단어의 조합으로 직역하면 단순히 힘만 가지고 밀어 붙인다는 의미이다. 이는 컴퓨터로 해킹을 할 때, 개인의 정보에서 유추된 것 없이 모든 가짓수를 다 시도하여 해킹하는 방법에서 유래되었다고 한다. 흔히 자물쇠를 풀 때 0000~9999까지 모든 방법을 다 동원하는 방식으로 설명된다. ✅완전탐색 구현 방식 1. For, while 문 : 반복문을 사용하여 처음부터 끝까지 모든 가짓 수를 시도한다. 2. 재귀함수 : 재귀함수를 활용하여 반복문의 사용을 줄이고, 효율적으로 완전탐색을 시도할 수 있다. 재귀함수(자기 자신을 호출하는 함수)를 활용하면 .. 2022. 7. 3. 자료구조: 우선순위 큐(Priority Queue)와 힙(Heap) ✅우선순위 큐란? 우선순위가 가장 높은 데이터를 먼저 삭제하는 구조 - 가장 먼저 삽입된 데이터를 삭제하는 일반적인 큐(Queue)와 다르다. 우선순위 큐는 데이터를 우선순위에 따라 처리하고 싶을 때 사용 ✅우선순위 큐 구현방식 1) 리스트 리스트에서 인덱싱해서 꺼내는 방식. 리스트 자료형을 그대로 사용. 2) 힙(heap) 각 방식의 시간 복잡도 우선순위 큐 구현 방식 삽입시간 삭제시간 리스트 O(1) O(N) 힙 O(logN) O(logN) ✅힙(heap) 힙은 완전 이진 트리 자료 구조의 일종 * 완전 이진 트리 자료구조란? : 루트노드 부터 시작하여 왼쪽 자식노드, 오른쪽 자식 노드 순서대로 데이터가 차례대로 삽입되는 트리를 의미 힙의 방식 1) 최소 힙 : 루트 노드가 가장 작은 값을 가짐 값이.. 2022. 6. 27. 이전 1 2 다음
