[Aiffel] 43일차 개념 정리 및 회고

1. 추천 시스템

1) Session Based Recommendation

1. 의미
   세션 데이터를 기반으로 유저의 다음 행동을 예측하는 추천 시스템

• 세션: 브라우저가 종료되기 전까지 유저의 행동을 담은 시퀀스 데이터(이번 노드 한정 정의)

  쿠키, 세션, 캐시

1. 쿠키

• 사용자가 사이트를 방문할 때 사용자의 개인 브라우저에 저장되는 내용
• 보안에 취약함

2. 세션

• 방문자가 웹 서버에 접속해 있는 상태인 하나의 단위, 서버에 저장
• ex) 동일 사이트 내의 다른 서비스를 이용해도 로그아웃이 되지 않는 현상

3. 캐시
   가져오는 데에 비용이 드는 데이터를 한 번 불러온 후 임시로 저장함

4. 다른 방식

• Sequential Recommendation
• Context-Aware

2) 평가에 사용하는 지표

1. recall@k, Mean Average Precision@k: 모델이 k개의 아이템을 제시했을 때, 유저가 그 중 얼마나 선택을 했는지 나타내는 지표
2. MRR, NDCG: 추천의 순서. 가장 선호할 만한 것을 가장 첫 번째로 보여줬는지 여부를 판단

• MRR: 정답 아이템이 나온 순번의 역수

3) 사용한 함수

pd.merge(df1, df2, how='inner', on='None')
# df1과 df2를 교집합으로 합치고 기준은 따로 없음

session_length.quantile(n)
# n = .25일 경우 1분위 수를 반환. n에 따라 4분위 수를 구할 수 있음

2. 회고

며칠 만에 다시 공부하는 거라 집중이 잘 안됐다. 그래도 조금씩만 해두자는 생각으로 하니까 거의 끝낼 수 있었다. 마무리는 주말에 해야겠다.