하이브리드 추천 시스템 (Hybrid recommend system)

ㅇ 다양한 데이터와 다양한 알고리즘을 조합하는 방식    

   (Contents-based + Collaborative Filtering + Domain Knowledge)

   (유저와 아이템 프로필, 유저와 아이템의 상호관계, 유저 주변의 다른 유저 정보, 아이템과 비슷한 다른 아이템 정보)

ㅇ 가용할 수 있는 최대 정보 또는 지식을 다양한 source로부터 얻어서 활용하는 방식

ㅇ 다양한 추천 알고리즘의 장점만 모아서 성능 좋고 뛰어난 시스템을 만드는 방식 -> Robust한 inference를 할 수 있음

 

Hybrid recommend system

  - Weighted Ensemble

   (1) 여러 모델의 추천 결과를 ensemble (평균) 하는 기법

   (2) 앙상블 시 테스트를 통해 잘나온 순으로 모델에 가중치를 높게 부여 

  - Mixed

   (1) 추천시스템이 적용될 플랫폼에 특징이 다른 여러 추천 알고리즘을 활용하고, 이 때 알고리즘의 추천 결과를 모두 보여주는 방식

  - Switch 

   (1) 플랫폼내 사용자 또는 서비스 상태 등 특정 상황을 고려하여 여러 추천 알고리즘의 추천 결과를 선택적으로 보여주는 방식

  - Feature Combination 

   (1) 보유하고 있는 데이터로부터 얻을 수 있는 다양한 feature를 모두 조합하여 추천 알고리즘을 학습하고 추천하는 방식

  - Meta-Level

   (1) 여러 추천 알고리즘을 활용할 때 첫 번째 모델이 다음 모델의 input이 되면서 서로가 서로의 모델을 학습하여 추천하는 방식