추천시스템2 페이스북의 뉴스피드 추천 알고리즘, 머신러닝 기반 랭킹 알고리즘 개인 추천 시스템, 랭킹 알고리즘의 중요성 20억 명이 넘는 사람들을 위한 개인화된 랭킹 시스템을 설계하는 것은 매우 중요한 만큼 구현하는 것이 매우 어렵습니다. 이 시스템을 사용해서 사용자들에게 알맞는 뉴스피드를 제공할 수 있기 때문에 이를 해결하는 것이 중요한 과제라고 볼 수 있습니다. 기계 학습이 없다면, 사람들의 뉴스피드는 지나치게 홍보적인 콘텐츠나 자주 게시하는 지인들의 콘텐츠 등, 관련이 없거나 흥미롭지 못한 콘텐츠로 넘쳐날 수 있습니다. 랭킹 알고리즘은 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 되지만, 어떻게 하면 전 세계 수십억 명의 사람들과 개인적으로 관련이 있는 다양한 종류의 콘텐츠를 제공하는 시스템을 구축할 수 있을까요? 페이스북은 기계학습을 사용하여 사용자들에게 유익한 경험을 지원하기 위해.. 2021. 2. 9. 넷플릭스의 새로운 개인 추천시스템 기능, Shuffle Play(셔플 플레이) 넷플릭스의 새로운 기능Netflix는 항상 사용자가 바로 콘텐츠에 연결할 수 있는 더 나은 방법을 찾고 있습니다. 이 회사는 이 문제를 해결하는 데 초점을 맞춘 테스트를 그동안 해왔었는데, Shuffle Play가 전 세계 모든 사용자에게 출시될 만큼 충분히 인기가 있는 것으로 입증되었다고 말합니다. 오늘 발표된 스트리머의 2020년 4분기 실적에서 Netflix는 제품 개발에 대해 잠시 언급했습니다. 그것은 대체로 "멤버들에게 단지 그들만을 위해 선택된 타이틀과 브라우징을 선택할 수 있는 능력을 준다"는 새로운 기능에 대한 테스트를 언급했습니다. 또한 이 기능은 2021년 상반기에 전 세계 모든 사용자에게 제공될 것이라는 점에 주목했습니다. TV 버전 넷플릭스에서 사용 가능Shuffle Play는 프로.. 2021. 1. 22. 이전 1 다음 반응형
