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협업 필터링과 콜드 스타트 해결
추천 알고리즘 설계에서 제가 가장 먼저 고려하는 요소는 콜드 스타트 문제입니다. 신규 사용자와 신규 아이템은 상호작용 데이터가 없어 협업 필터링이 제대로 작동하지 않기 때문입니다. 저는 Matrix Factorization 기반 협업 필터링을 기본 모델로 삼되, 신규 사용자에게는 콘텐츠 기반 필터링을 결합한 하이브리드 접근을 설계합니다. 데이터로는 명시적 평점과 암묵적 행동 데이터(클릭, 체류 시간) 모두를 활용하고, 암묵적 데이터에 가중치를 주는 방식을 씁니다. 성과 측정은 오프라인 지표(NDCG, Hit Rate)와 온라인 A/B 테스트 두 단계로 검증합니다. 오프라인 지표가 좋아도 실제 클릭률에서 차이가 없는 경우가 많아, 두 단계 검증이 중요합니다.
이 결의 특징
추천 설계에서 콜드 스타트를 가장 먼저 고려 요소로 짚은 우선순위가 또렷합니다. MF 협업 필터링을 기본으로 두되 신규 사용자에는 콘텐츠 기반을 결합한 하이브리드 접근과, 명시적 평점과 암묵적 행동을 가중치로 함께 쓴 대목이, 고려사항 나열이 아닌 문제 중심 설계로 읽히게 하는 결이 보입니다.
이 결이 통하는 자리
오프라인 지표가 좋아도 실제 클릭률 차이가 없는 경우가 많아 오프라인(NDCG·Hit Rate)과 온라인 A/B 두 단계로 검증한 흐름이 살아 있을 때 통합합니다. 왜 두 단계가 필요한지가 또렷한 자리에서 면접관의 꼬리질문이 줄어드는 결이 보입니다.