데이터과학 삼학년

Learning to Rank (LTR) 개요목적: LTR(Learning to Rank) 모델은 대량의 데이터를 처리하면서 제한된 공간에 가장 관련성이 높은 항목을 최상단에 배치하는 것에 중점을 둔다. 이는 검색 엔진, 온라인 쇼핑몰의 상품 추천 등에서 사용특징: LTR 모델은 정확한 예측 값보다 항목들의 상대적 순서를 최적화하는 데 집중적용 분야: 검색 엔진, 상품 추천 등1. Pointwise LTR목적: 개별 항목의 특정 메트릭(예: 클릭 확률, 매출액 등)을 예측하여 순위를 매기는 것에 최적화.접근 방법:각 항목을 독립적으로 처리.항목별로 점수나 확률을 예측하고, 이 점수를 기준으로 정렬.대표 모델:로지스틱 회귀(Logistic Regression)서포트 벡터 머신(SVM)평가 방법: 일반적인 ..

1. Retrieval (검색자)역할: 사용자에게 추천할 후보 아이템을 빠르게 찾는 단계비유: 서점에서 수천 권의 책 중에서 취향에 맞을 가능성이 높은 100권을 골라내는 과정방법: 사용자의 간단한 선호 정보로 전체 아이템 중 관련성이 높은 것을 필터링특징: 대량의 데이터를 효율적으로 처리하며, 대략적인 후보군을 찾는 것이 목표2. Ranking (순위화)역할: Retrieval로 찾은 후보 아이템을 분석해 가장 적합한 순서로 정렬하는 단계비유: 서점에서 고른 100권의 책 중에서 가장 좋아할 가능성이 높은 순서로 정렬방법: 사용자의 상세한 선호, 아이템의 특성, 컨텍스트를 고려해 정확하게 순위를 매김특징: 소수의 아이템을 정밀하게 분석하고 최종 추천 리스트를 작성정리Retrieval: 대량의 데이터에서..