버
버즈빌
June 16, 20161회
Word2vec을 응용한 컨텐츠 클러스터링
간단 소개
Word2Vec을 활용한 컨텐츠 클러스터링으로 사용자 클릭 이력을 분석, 유사 컨텐츠 추천 시스템을 구축하여 사용자 경험을 개선합니다.
AI Summary
- Word2Vec 기반 컨텐츠 클러스터링
- 버즈빌은 Word2Vec을 활용하여 컨텐츠 클러스터링을 수행, 사용자 클릭 이력을 기반으로 컨텐츠 간 유사도를 측정.
- 유사 컨텐츠 추천을 통해 사용자 경험 개선을 목표.
- Word2Vec 모델 및 응용
- CBOW와 Skip-Gram 모델을 사용하여 단어(컨텐츠 ID)를 벡터 공간에 임베딩.
- 컨텐츠 ID를 단어로 간주, 사용자 클릭 이력을 문장으로 구성하여 학습.
- 결과 분석 및 활용
- 컨텐츠 벡터 간 코사인 유사도를 통해 클러스터링 성능 평가.
- 유사도가 높은 컨텐츠들은 같은 범주에 속하는 경향을 보임.
- 향후 TF-IDF, Paragraph2Vec 등 다른 머신러닝 기법을 활용하여 추천 시스템 구축 예정.
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