TEAM EDA

이번 글에서는 추천 모델을 생성한 후에 적용하는 후처리에 대해서 알아보겠습니다. 요새 개인적으로 많이 고민하는 주제인데, 후처리는 추천 모델이 제공한 추천 결과를 보완하여 사용자에게 더욱 적합한 추천을 제공하는 과정입니다. 예를 들어, 사용자의 취향을 더욱 정확하게 반영하여 추천 나가는 상품의 순서를 섞거나 특정 상품을 구매하지 않은 이유를 분석하여, 추천 모델이 해당 상품을 추천하지 않도록 제외시킬 수 있습니다. 혹은, 문제가 될만한 상품들 (ex. 성인 상품)을 추천에서 제외해주기도 합니다. [일부 추천 상품 제외] 추천 상품을 제외하는 대표적인 필터링 기법 중에 하나는 이미 구매한 상품을 추천에서 제외하는 로직입니다. 모델의 추천결과를 보게 되면 실제 클릭하거나 구매, 좋아요를 누른 상품들이 대부..