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개발자가 경험한 기계학습
PLAYERUNKNOWN’S BATTLEGRONDS
Intelligent Service Development
Hyunjong Lee
이력
지난 10년간의 경험
메신저
MFC/C++
WinAPI
토픽 모델
LDA
C++
MMORPG
서버
데이터분석/기반
생산성향상
C++/C#
추천
푸시
개인화
Python
펍지 김창한 대표 "배틀그라운드, 종합 미디어 IP로 키우고 싶다“
현재
추천
추천?
A recommender system or a recommendation system (sometimes
replacing "system" with a synonym such as platform or engine) is a
subclass of information filtering system that seeks to predict the
"rating" or "preference" that a user would give to an item.
Reference https://en.wikipedia.org/wiki/Recommender_system
Reference
추천?
http://www.dustjunky.com/fantastic-recommendation-for-effective-mobile-marketing-campaigns/
단순히 레이팅 혹은 선호도 예측 (X)
 수많은 정보를 가공하여
 사용자의 의도를 파악한 후
 제한된 공간에 적절히 정보를 보여주는 것
왜 추천이 중요한가?
데이터는 기하급수적으로 증가하는데 기기는 갈수록 작아지는 추세
Reference
수많은 정보
https://www.quora.com/What-is-the-difference-between-content-based-filtering-and-collaborative-filtering/answer/Deepanjan-Majhee?share=1eab0bde&srid=uiUlF
Contents-based filtering Collaborative filtering
Reference
사용자 의도
https://www.kdnuggets.com/2014/07/interview-cliff-lyon-stubhub-recommendation-personalization-analytics.html
개인의 행동/로그를 모두 알 수 있다면
해당 사용자의 의도를 파악하여
서비스에 맞게 고도화 된 개인화 가능
예시)
야구 보는 것만 좋아하는 사용자에겐 > 야구 영상 추천
야구 하는 것을 좋아하는 사용자에겐 > 야구 용품 추천
Reference
제한된 공간
https://medium.com/firefox-ux/photon-project-on-mobile-9ab3a50870e5
추천 결과의 위치가
 상단/중단/하단/오버레이 인지에 따라
추천 스크롤이
 상하/좌우 인지에 따라
하나의 추천 아이템이
 몇 번째 위치에 있는지에 따라
사용자의 반응이 달라짐
Reference
평가는 어떻게?
https://vwo.com/ab-testing/
추천 논문은 대부분 오프라인 실험
 주로 RMSE 최적화 등을 진행
 오프라인 실험과 현실은 차이가 꽤 큼 …
실시간 A/B testing 이 오프라인 실험보다 정확
 환경 구축이 오프라인보다 까다로움
 평가 기간은 얼마나 가져가야 할까?
결론
Intelligent Service
• 사용자를 위한 생태계 구축 및
• 사용자의 의도에 맞는 정보를 찾아내어
• 제한된 공간에 적절히 보여주려 함
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Scale: 동접 300만이상
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