버
버즈빌
June 16, 20161회
Content clustering using word2vec
간단 소개
word2vec을 사용하여 콘텐츠 클러스터링을 구현하고, 사용자 클릭 데이터를 기반으로 콘텐츠 유사성을 분석하여 큐레이션 시스템을 구축하는 방법.
AI Summary
- word2vec을 활용한 콘텐츠 클러스터링
- Buzzvil의 Honeyscreen UX 개선을 위해 머신러닝 기반 콘텐츠 클러스터링을 시도.
- word2vec은 단어 간의 의미적 유사성을 벡터 공간에 표현하는 효과적인 NLP 기술.
- word2vec 모델 학습 및 결과 분석
- 사용자 클릭 이력을 바탕으로 콘텐츠 ID를 문장으로 구성, gensim word2vec 모델 학습.
- 콘텐츠 간 유사도는 벡터의 코사인 유사도로 측정, 높은 유사도(>0.95)는 동일 카테고리로 판단.
- 모델 개선 및 활용 가능성
- 태그 데이터를 활용한 정확도 테스트에서 '웹툰', '뷰티' 태그의 정확도는 각각 80%, 75%.
- 클릭률(CTR)이 높은 콘텐츠는 유사 콘텐츠 또한 높은 CTR을 보임.
- 향후 TF-IDF, paragraph2vec 등 다른 머신러닝 방법과 결합하여 콘텐츠 큐레이션 시스템 구축 가능.
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