핵심 요약
너드팩토리의 글은 자연어처리의 토픽 모델링을 개인화 추천 시스템에 적용하는 원리와 흐름을 배경부터 적용 방식까지 분석합니다.
주요 경험
- 토픽 모델링의 핵심 구성요소(문서/주제/단어)와 이를 사용자-상품 데이터에 확장하는 관점을 제시
- 사용자별 주제 벡터(주제 비중)로 개인화 추천 흐름을 도출하는 방법을 설명
- 데이터가 정답이 없어도 학습 가능하다는 토픽 모델링의 특성과 적용 시 고려점을 정리
얻은 인사이트
- 사용자 특성 요약을 통해 개인화에 활용 가능하다는 실무적 시사점
- 토픽 모델링의 확장성 및 적용 범위에 대한 이해를 돕는 관점 제시
- 향후 강화학습과의 연계에 대한 논의가 예고되어 있어, 관련 가이드가 추가로 다루어질 것으로 보입니다
