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Messages from Bahn

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추천 시스템의 레퍼런스 (PR시리즈.11) 총 10개의 글을 통해서 추천 시스템의 일반적인 내용을 대부분 다룬 것같습니다. 더 자세히 다뤄야할 세부적인 것들이 여전히 많이 있지만, 기존의 다른 논문들을 읽어보시면 쉽게 이해가 될 것입니다. PR시리즈를 통한 추천 시스템의 소개 및 설명은 이것으로 마치겠지만, 다른 관련 이슈가 발견되면 그때마다 내용을 추가하도록 하겠습니다. 모든 연구논문들이 그렇듯이, 추천 시스템의 글을 마치면서 추천 알고리즘 관련 참고 논문들을 아래와 같이 명시합니다. 검색서비스에서 '추천 시스템' 'recommender system' 'collaborative filtering' 등과 같은 키워드로 검색해보시면 다양한 논문들이 나옵니다. 아래에는 추천 시스템의 State of the art를 다룬 리뷰논문들을 주로 나열합니다...
추천 시스템의 부작용 - 필터버블 (PR시리즈.10) 처음에는 계획하지 않았던 글이지만, MIT 테크리뷰에 올라온 글 (참고, How to Burst the Filter Bubble that Protects Us from Opposing Views)를 읽은 후에 추천시스템 글에 함께 제시할 필요가 있다고 생각해서 적습니다. 위의 글에서 소개되었듯이 필터버블 Filter Bubble은 2011년도에 인터넷 활동가인 Eli Pariser가 처음 사용한 용어로, 강력한 추천 시스템이 사람들을 실세계의 특정 측면을 인지하는 것을 가로막는 현상을 뜻합니다. 검색 서비스를 만들면서 종종 Java를 검색했을 때 어떤 결과를 보여주면 좋을까?라는 질문을 합니다. Java는 잘 알려졌듯이 Sun에서 만들어서 현재는 (거의, 적어도 한국에서는) 인터넷 표준이 된 프로그래밍 ..
[Q&A] 데이터 사이언티스트가 되고 싶은 학생입니다. 오랜만에 페이스북을 통해서 데이터 사이언티스트가 되고 싶은 학생의 고민상담이 들어와서 글을 적습니다. 질문을 요약하면 다음과 같습니다. 캠프에 참석했다가 다음소프트의 송영길 부사장의 발표를 보고 데이터 사이언티스트가 되고 싶어졌다. (범죄예약이나 사회정책 등) 주어진 문제를 다각도로 조사 이해해서, 이를 분석하고, 솔루션을 찾아내는 일을 하고 싶다. 빅데이터 연구센터 및 연구실 등을 고려해서 산업공학과에 진학하면 될 것같아서 준비해오고 있었다. 평소보다 수능성적이 낮게 나와서 지원했던 대학에서 좋은 결과를 얻지 못했다. 현재 성적으로는 중상위권 대학에서 장학금을 받으면서 입학도 가능하다. 재수를 해서 원하던 대학의 학과 (컴공으로 수정)로 진학하는 것이 나을까요? 지난 번의 문과학생의 진로고민이나 타대학..
2013년, 나는 살아남았는가? 나는 올해를 시작하면서 -- 더 정확히는 작년 대선 결과를 보고 나서 -- 2013년도의 목표를 '살아남기'로 정했다. 그래서 2013년 첫 포스팅의 제목을 '2013, 살아남아라.'로 정했다. 1년이라는 시간을 보내고 다시 그 글을 찾아서 읽는다. 과연 나는 지금 살아남았는가? 치열하게 살아남기로 다짐했지만 지금은 그저 가느린 산소호흡기에 기대어 연명하고 있을 뿐, 자생으로 살아남지는 못한 자가 되었다. 주변을 둘러보고 위로 아닌 위로를 얻는다. 나만 그런 것이 아니기 때문이다. 지금은 살아남은 자들의 세상이 아니라, 죽지 못한 자들의 세상이다. 11월 어느날 이 글을 적으며 한해를 정리해야겠다고 마음을 먹었다. 그리고 지금 글을 채워넣는 지금 '안녕들 하십니까?'라는 한장의 대자보가 세상이라는 큰 호..
[제주 + 사진] It's Jeju #89 ~ #99 It's Jeju 마지막 아홉번째 정리글입니다. 마지막 글은 형제섬에서 본 일출 장면이 주를 이룹니다.#89. 이스트소프트제주에 새로 생긴 이스트소프트 사옥입니다. 11월에 입주한다고 얘길 들었는데, 12월이 되도록 아직 텅 비어있습니다. 처음에는 가운데 나무 사진을 찍으려고 차를 세웠는데, 일몰 후의 하늘색이 마음에 들어서 전체를 같이 찍었습니다. #90. 퇴근길항상 퇴근할 때 이용하는 도로를 그냥 사진에 담았습니다.특별할 것도 없습니다. #91. 새벽의 나홀로나무지난 번 밤에 와서 실패했기 때문에 꼭 새벽에 다시 온다고 마음 먹었습니다. 토요일에 일찍 잠이 들어서 새벽에 일찍 깼습니다. 다시 잠들지 못하고 멀뚱멀뚱 기다리다가 그냥 새벽 출사를 떠났습니다. 새로로 세워서 찍었다면 어쩌면 별사진도 찍혔을..
개인화 추천 시스템에 대하여 (PR시리즈.9) 불특정 다수를 위한 추천을 제외하면, 대부분의 추천은 개인화에 바탕을 두고 있습니다. 개인의 선호도를 바탕으로 명시점수를 예측하거나 특정 아이템을 선호할 확률을 계산해서 보여주기 때문입니다. 그리고 나와 유사한 사용자들이 좋아하는 제품들이나 내가 좋아하는 제품의 관련 제품들도 개인의 선호에 바탕으로 맺어지는 것입니다. 그렇기에 추천 개인화라는 타이틀이 조금 어색하지만, 최근에 제가 고민하는 플랫폼/프로세스에 대한 간략한 스케치만 다루겠습니다. 그리고, 추천 개인화에 관심이 있으신 분들은 Netflix에서 나온 Mining Large Streams of User Data for Personalized Recommendations를 읽어보시기 바랍니다. 제가 생각하는 추천 시스템 또는 추천 개인화는 1. 개..
[제주 + 사진] It's Jeju #78 ~ #88 It's Jeju 여덜번째 정리글입니다. 지난 글에 이은 차귀도 일몰과 이번 겨울 한라산 첫등산 기록을 담았습니다.#78. 차귀도 일몰신창해안도로 끝부근에서 찍었습니다. 제주시에서 이곳까지 오기에는 너무 멀어서 (?) 일몰사진을 찍을 기회가 별로 없습니다. 그렇기에 한번 왔을 때, 왕창 찍었습니다. #79. 하늘숲어리목코스로 윗세오름을 등산할 때 찍었습니다. 잎이 다 떨어진 나무를 위로 바라보면 늘 신비롭다는 생각이 듭니다. 여름에는 볼 수 없는 모습이라 더욱 그런 것같습니다. #80. 안개속의 설화등산을 하면서 구름/안개가 끼어서 제대로 된 사진을 못 찍을 거라 생각했습니다. 대신에 이렇게 수분이 얼어붙은 나무가지를 카메라에 많이 담을 수 있어서 나름 좋은 산행이었습니다. #81. 안개속 강행군한치 앞..
추천 시스템의 쇼핑하우 적용예 (PR시리즈.8) 이전 글들에서 추천 시스템과 관련된 기본적인 사항들은 대부분 다룬 듯합니다. 실서비스에서 추천 시스템이 어떻게 적용되었는지 예시를 들어보겠습니다. 추천 알고리즘 자체도 복잡하지도 않고 적용가능한 방법이 뻔해서 쇼핑하우를 조금만 사용해보시면 어떻게 적용되었는지 쉽게 유추가 가능합니다. 이 글에서는 앞서 설명드린 알고리즘들이 어떻게 적용되었는지를 간략히 보여줄뿐, (여러 이유로) 상세 내용을 다룰 수 없음을 양해바랍니다. 쇼핑하우는 포털 다음에서 제공하는 쇼핑메타검색 서비스입니다. 예전에는 D&shop이라는 쇼핑몰도 직접 운영했지만, 지금은 여러 쇼핑몰들의 상품 데이터를 가져와서 상품을 찾고 가격비교를 해주는 서비스만 제공하고 있습니다. 현재 다양한 곳에 추천 상품들을 배치하려고 준비중이지만, 시작은 쇼핑하..

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