[K-Data x 러닝스푼즈] 4-2. Item2Vec을 이용한 추천

Item2Vec

 

• 단어가 아닌 추천 아이템(Item)을 Word2Vec 방법을 사용하여 임베딩!
• 유저가 소비한 아이템 리스트를 문장으로, 아이템을 단어로 가정하여 Word2Vec에 적용
• 아이템 연관 추천에서 MF를 사용한 아이템 기반 CF보다 높은 성능과 양질의 추천결과를 제공!

 

Item2Vec 상세

 

유저 혹은 세션별로 소비한 아이템 집합을 생성한다..!

학습을 통해 생성된 아이템 벡터 간의 유사도는 코사인 유사도를 사용함!

SVD(MF)보다 Item2Vec이 분류가 더 잘된 것을 확인할 수 있다!

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Item2Vec 예시

 

- 아프리카TV의 Live2Vec

: 유저의 시청 이력 = 문장, Live방송 = 단어

 

- Spotify의 Song2Vec

: 유저의 플레이리스트(재즈,,,등등) = 문장, 노래 = 단어

 

- 크리테오의 Meta-Prod2Vec

: 유저의 쇼핑 세션 = 문장, 상품 = 단어