- 논문링크 (8211회 인용)
Summary
- tapestry(요약 글 참조)가 소개된 후에 나온 논문으로, 비슷하게 적절한 뉴스 기사를 유저에게 추천해주기 위한 grouplens라는 시스템을 소개한다.
- grouplens도 마찬가지로 collaborative filtering을 이용해서 유저가 흥미있어할 법한 기사를 추천해준다.
Motivation
- 기존의 시스템인 netnews는 signal to noise ratio가 낮다.
- 뉴스를 쓴 사람들은 읽는 사람의 반응을 알아채기가 어렵다.
- 개인의 취향을 고려하지 않기 때문에 많은 뉴스 가운데 본인이 원하는 뉴스를 고르기가 힘들다.
- tapestry와 비슷하지만 다른 점이 있다.
- tapestry는 monolithic system이지만 grouplens는 여러 사이트의 정보를 취합한다.
- tapestry는 aggregate queries을 초함하지 않는다.
Approach
GroupLens란?
GroupLens is a distributed system for gathering, disseminating and using ratings from some users to predict other users' interest in articels
cf의 개념을 사용한다. 즉, 특정 유저의 뉴스에 대한 흥미도를 예측하기 위해 다른 사람의 rating을 이용한다.
옛날 논문이기도 하고, 최근의 추천 시스템 트렌드와는 많이 다르다고 생각하여 구체적인 grouplens의 아키텍처는 살펴보지 않았다.
Results
Conclusion
- CF의 원조격으로 tapestry와 grouplens을 가볍게 살펴보았다.
- 데이터의 볼륨이 증가하면서 무작위의 많은 컨텐츠를 유저에게 보여주는 것에 대해 한계를 인식하고 CF가 개발되어 유저의 취향을 고려한 컨텐츠를 노출시키는 방향으로 연구가 진행된 것 같다.
- 핵심은 유저에게 노출되지 않은 컨텐츠 중에, 유저가 좋아할만한 컨텐츠를 추려서 노출시키는 것이다.
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