[K-Data x 러닝스푼즈] 3-5. Annoy를 활용한 서빙

MF 서빙 이슈

 

MF 학습은 Pu, Qi 값을 구함

 

-> 특정 유저 u에게 추천을 제공하기 위해서 해당 유저벡터와 후보 아이템 벡터들의 연산이 필요함

 

-> 특정 아이템 i와 비슷한 아이템(i')를 추천하기 위해서 해당 아이템 벡터와 후보 아이템 벡터의 유사도 연산이 필요함

 

-> 만약 아이템 개수가 엄청 많다면.. 스코어를 계산할 때 오랜 시간과 높은 연산량이 필요하게됨 

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Anooy

 

: approximate nearest-neighborhood ( ANN계열 알고리즘 )

수많은 데이터가 있는 n차원 벡터 공간에서 주어진 벡터와 가장 유사한 벡터들을 찾는 알고리즘

주어진 벡터가 속한 공간을 tree search로 찾고, 그 권역 안에서만 nearest neighbor 연산을 함!

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Annoy 사용 예시

 

• 유저에게 아이템 추천
• 아이템과 비슷한 다른 아이템 추천 (연관 추천)