추천시스템 :: Retrieval, Ranking

1. Retrieval (검색자)

• 역할: 사용자에게 추천할 후보 아이템을 빠르게 찾는 단계
• 비유: 서점에서 수천 권의 책 중에서 취향에 맞을 가능성이 높은 100권을 골라내는 과정
• 방법: 사용자의 간단한 선호 정보로 전체 아이템 중 관련성이 높은 것을 필터링
• 특징: 대량의 데이터를 효율적으로 처리하며, 대략적인 후보군을 찾는 것이 목표

2. Ranking (순위화)

• 역할: Retrieval로 찾은 후보 아이템을 분석해 가장 적합한 순서로 정렬하는 단계
• 비유: 서점에서 고른 100권의 책 중에서 가장 좋아할 가능성이 높은 순서로 정렬
• 방법: 사용자의 상세한 선호, 아이템의 특성, 컨텍스트를 고려해 정확하게 순위를 매김
• 특징: 소수의 아이템을 정밀하게 분석하고 최종 추천 리스트를 작성

정리

• Retrieval: 대량의 데이터에서 적당한 후보를 빠르게 골라내며, 대략적인 필터링을 수행
• Ranking: 골라낸 후보들을 세밀하게 분석하고 정렬하여 최종 추천을 결정

이 두 단계가 협력하여 사용자에게 최적의 추천을 제공

https://altimetrikpoland.medium.com/retrieval-ranking-recommendation-system-for-h-m-dataset-728fdb32caa6

 
 
참고
https://altimetrikpoland.medium.com/retrieval-ranking-recommendation-system-for-h-m-dataset-728fdb32caa6

Retrieval-Ranking Recommendation System for H&M Dataset