[Recsys]추천 시스템의 큰 Flowchart

Candidate Generation -> Scoring(Hybrid) -> Ranking -> Filtering

 

Candidate Generation,

여기에서는 개별 모델들을 학습한다.

 

Scoring,

여기에서는 개별 모델을 취합하는 Hybrid Recommendation을 설계한다.

 

Ranking,

단순히 item을 score에 따라 sorting하기 보다는, ranking을 다시 매기는 작업을 한다.

예를 들면, 자주 등장, 인기 상품, 평점 높은 상품 등을 상단에 배치하는 로직을 적용한다.

 

Filtering,

기 구매한 상품을 제거, 유해한 상품을 제거, score가 낮은 상품은 제거 등의 Filtering을 거친다.

Filtering을 거치고 나서야 Top-"N" recommendation을 얻는다.