[플레이데이터 SK네트웍스 Family AI 캠프 10기] 25주차 회고

25주 차 진행 : 최종 프로젝트 7주 차

 

 

추천 시스템

 

 LightFM 모델 구현에 완료했다. 모델은 최종적으로 다음과 같이 만들게 되었다.

• 로그가 5개 이상 쌓인 사용자 대상
• 학습 / 테스트 비율 → 0.8 : 0.2
• AWS S3에 모델 업로드 및 업데이트
  • AUC 점수가 0.6 이상일 경우에만 업데이트
• Docker 환경에서 실행 → AWS ECR에 구축 & AWS ECS, Amazon EventBridge로 주기적 업데이트

또한, Hybrid 추천 시스템은 다음과 같이 구현되었다.

• user_id, product_ids를 input으로 받음
• user_id를 통해 사용자의 로그 존재 여부 확인
  • 최신 로그가 최소 1개 있을 경우, 개인화 추천 시스템
  • 그 외에는 비개인화 추천 시스템
• 개인화 추천 시스템 : LightFM + TF-IDF
  • 1차 점수 계산 : LightFM 추천 모델을 통해 점수 계산
  • 2차 점수 계산
    • LightFM 추천 모델을 통해 점수가 계산되지 않은 상품 대상
    • 사용자의 최신 로그 1개를 기준 상품으로 정하여 TF-IDF 기반 점수 계산
• 비개인화 추천 시스템 : 인기도 점수
  • DB에서 popularity_score 조회
• 최종적으로 나온 점수 재정렬
  • 높은 점수를 가진 상품은 높은 확률로 앞에 위치할 수 있도록 점수 재정렬
• 재정렬된 product_ids를 output으로 전달

 

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25주 차 회고

 

 

Keep

 

• 이번 주부터 데이터 분석 공부를 시작하게 되었다. 혼자서 하기는 힘들 것 같아서 커뮤니티에 참여하여 블로그에 글을 쓸 예정이다.

 

 

Problem

 

• 이력서와 포트폴리오를 완성해야 한다.

 

 

Try

 

• 먼저 현재 하고 있는 프로젝트를 포트폴리오에 반영해야 한다. 그리고 피드백받은 부분을 수정하면 될 것 같다.
• 빨리 이력서와 포트폴리오를 완성해서 최대한 많은 회사에 지원해야 할 것 같다.