[플레이데이터 SK네트웍스 Family AI 캠프 10기] 21주차 회고

21주 차 진행 : 최종 프로젝트 3주 차

 

추천 시스템

 

 일단 추천을 어떠한 방식으로 해야 할지가 문제였다. 찾으면 제일 많이 나오는 Bayesian 점수를 통해 추천을 하려고 했지만 공식을 이해하기가 어려웠고, 실제로 많이 사용하는지를 모르겠는 것이 문제였다. 그래서 실제 회사들에서 사용하기도 하는 방식을 사용하기로 했다. 먼저, 별점의 경우에는 이를 그대로 신뢰할 수 없다고 판단하여 LLM에게 다시 리뷰 내용을 통해 긍정/부정으로 나누어 이를 통해 점수를 계산하였고, 날짜의 경우에는 오래된 상품일수록 신뢰할 수 있다고 가정하여 점수를 계산하였다. 하지만 날짜의 경우에는 날짜와 별점 간의 상관관계가 존재하지 않아 해당 점수를 신뢰하기 어렵다고 판단하여 가중치를 낮추는 방식으로 하였다.

 

 

---

21주 차 회고

 

 

Keep

 

•  

 

 

Problem

 

• 비개인화 추천 시스템에 대해서는 해결이 되었는데 개인화 추천 시스템을 어떤 방식으로 해야 할지 걱정이다.
• 웹 개발도 시작해야 하는데 자신이 없어서 걱정이다.

 

 

Try

 

• 쉬는 날이 많아서 무조건 쉬지만 말고 무언가를 조금이라고 해야겠다.