Cold start 문제 개선

💻 Cold Start 문제 개선

사용하는 추천모델의 입력과 출력은 모두 아이템입니다.
아이템 소모내역이 없는 새로운 유저에겐 어떻게 상품을 추천할 수 있을까요?

기존 방식

저희는 새로운 유저에 대한 추론 데이터셋을 다음과 같이 구성했습니다.

• 오늘의 집의 "집들이" 글을 통해 이미지와 스타일 라벨 수집
• 스타일 별로 5개의 이미지를 무작위로 선택
• 스타일 카테고리 개수 11개 * 무작위 5개 = 55개의 이미지
• 회원가입 시 55개의 이미지를 유저에게 보여주고, 5개 이상의 취향에 맞는 이미지를 선택
• 유저가 고른 이미지에서 등장한 상품 중 소파, 선반처럼 유저의 취향이 반영되어 있는 상품에 대해서 유저의 Default 데이터로 활용

기존 방식과 발생한 문제에 대해서 여기에 기술

• 모델 소개 - Convolutional AutoEncoder
• 취향 저격 알고리즘
• 모델 적용 결과