word2vec으로 콘텐츠 추천 정확도 UP!

Buzzvil의 Honeyscreen은 word2vec을 활용하여 사용자 맞춤형 콘텐츠를 제공함

사용자 클릭 데이터를 기반으로 콘텐츠 간의 유사도를 계산하여 클러스터링 수행

정확도 95% 이상의 고품질 클러스터링 모델을 구축하여 CTR 향상에 기여

word2vec의 원리: 단어 임베딩

word2vec은 단어의 의미를 벡터 공간에 표현하는 NLP 기술이다. 구체적으로, 단어의 동시 출현 빈도를 학습하여 단어 간의 유사도를 계산한다. 따라서, 유사한 단어는 벡터 공간에서 가깝게 위치하게 된다. 결과적으로, 단어 간의 관계를 파악하고 콘텐츠 클러스터링에 활용할 수 있다.

CBOW vs Skip-Gram: 모델 비교

word2vec은 CBOW와 Skip-Gram 두 가지 모델 구조를 제공한다. CBOW는 주변 단어를 통해 중심 단어를 예측하며, Skip-Gram은 중심 단어로부터 주변 단어를 예측한다. 반면, Skip-Gram은 희소 데이터셋에 적합하며, 단어 순서가 중요하지 않은 경우에 효과적이다. 따라서, 데이터 특성에 따라 적절한 모델을 선택해야 한다.

클릭 데이터 활용: 콘텐츠 클러스터링

Honeyscreen은 사용자 클릭 데이터를 활용하여 콘텐츠를 클러스터링한다. 구체적으로, 사용자가 클릭한 콘텐츠 ID를 문장으로 간주하고, word2vec 모델을 학습시킨다. 따라서, 유사한 콘텐츠를 추천하고, CTR을 높이는 데 기여한다. 결과적으로, 맞춤형 콘텐츠 추천 시스템 구축이 가능하다.