(미완)[Recsys]추천 시스템 관련 article 정리(NAVER)

NAVER의 추천 시스템과 연관된 내용들을 특별한 분류없이 마구잡이로 정리해보자.

Termiology를 정리할 수도 있겠고

부족한 이론을 채울 수도 있겠고

단순 정보를 정리할 수도 있겠다.

해당 기업의 블로그와 개발자 컨퍼런스 블로그 등을 참고하여 작성

 

POI:Point Of Interest, a specific point location that someone may find useful or interesting.

 

CONOMI:네이버 플레이스의 POI Management 기술과 AI를 활용하여 사용자가 좋은 리뷰를 편리하게 작성할 수 있도록 하고, 이를 기반으로 다양한 식당과 음식을 찾도록 도와주는 프로그램

 

UGC:User-generated content, 사용자가 제작한 콘텐츠

 

RIYO:Rank It YOurself, 사용자가 선택하는 옵션 단계에 따라 가중치를 가감하여 급상승 검색어를 재정렬하는 기능

 

AiRS:AI Recommender System, 공기(AIR)와 같이 항상 이용자 곁에서 유용한 콘텐츠를 추천한다는 뜻으로 붙임, 

블로그에는 CF(Collaborative Filtering, 활동내역->클러스터링->클러스터링 내 유저들의 활동내역으로 추천)과 RNN을 사용한다고 하나, 2017년 2월 아티클이므로 기술 수준이 달라졌을 듯

 

SRE:Site Reliability Engineering, 매우 큰 규모의 데이터 처리, 높은 트래픽 환경에서 안정적으로 처리하기 위한 엔지니어링, 운영 자동화 등 서비스에 필연적으로 따르는 운영을 합리적으로 다루는 일

(Metric 정의 & Monitoring, Capacity Planning(서비스에 필요한 용량 계산, 용량 확보 방안, 소프트웨어 최적화), Change Management(배포/업데이트 관리), Emergency Response(장애 처리) 등으로 업무가 분류됨)

 

on-call:비상 대기 인력으로 근무 시에 사용(그냥 근무할 때는 on duty라고 사용)

 

pain-point:불편사항, 고충

 

CIC:Company-in-company, 사내독립기업이란 의미로 창업가형 리더를 길러내고 각 사업단위를 독자적으로 잘 키워 독립할 수 있도록 하는게 목표로, 일정 비즈니스 모델로 정착이 되면 분사

(약어 CIC를 사용하는 CLOVA Interface Connect는 협력사가 클로바 기술을 쉽게 접목시키게 만든 인터페이스)

 

cross-domain recommendation:타 도메인의 활동이력을 활용하여 해당 도메인의 상품을 추천하는, 추천 시스템 내의 한 분야

 

장소추천에 있어서

일본에서는 유저간의 follower-following관계, 메뉴 단위의 리뷰와 평점 데이터, 이미지 중심의 데이터 활용

한국에서는 지도 데이터, 블로그 데이터와 이를 클릭하는 유저들의 데이터를 활용

이는 두 국가의 문화적 차이보다는 서비스에서 오는 데이터의 차이 때문

하지만, 두 국가간의 활용 데이터 차이는 좁혀져 가고 있으며

두 국가모두 모든 데이터를 활용할 수 있을 거라 예상

 

 

slideshare내용 마저 정리하기

d2에서 클로바 모델 2.0정리하기 등

 

 

 

참고자료:

www.slideshare.net/deview/airs-80886207

인공지능추천시스템 airs개발기_모델링과

blog.naver.com/naver_diary

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