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[NDC] Interpretable Recommender System 개발 사례연구
NDC 넥슨 · YouTube
AI 핵심 요약
게임에서는 영화 평점처럼 명시적인 선호 피드백을 얻기 어렵고, 카드와 플레이 방식도 다양해 추천 문제를 풀기 까다로웠다. 발표자는 마블 배틀라인의 카드 사용 순서를 문장처럼 구성하고 Word2Vec의 Skip-gram으로 카드 벡터를 학습해, 유사 카드와 이용자별 추천 후보를 찾았다. 추천 결과를 확인할 수 있는 페이지를 만들고, 매니폴드 시각화와 LIME·ALE 등 해석 기법을 활용해 데이터와 모델의 동작을 살펴보도록 했다. 단일 모델로 모든 이용자를 다루기 어려워 여러 로직을 앙상블했으며, 모델 개발뿐 아니라 서비스 적용 후의 점검과 개선이 중요하다고 설명했다.
- 추천 모델의 예측을 설명할 때는 모델 자체뿐 아니라 입력 데이터의 고차원 구조도 함께 살펴야 한다.
- LIME과 ALE 같은 기법은 복잡한 모델의 예측을 특정 변수나 데이터 영역에 연결해 해석하는 데 활용할 수 있다.
- 게임처럼 명시적 평점이 부족한 환경에서는 로그와 플레이 행동을 학습 신호로 삼는 방안을 검토한다.
- Word2Vec의 Skip-gram 방식으로 카드 사용 순서와 주변 맥락을 학습해 카드 벡터를 만들 수 있다.
- 단일 추천 로직에 의존하지 말고 여러 모델을 앙상블한 뒤, 실제 서비스 적용 후에도 성능을 점검하고 개선해야 한다.
소개
NDC 2019 [Interpretable Recommender System 개발 사례연구] 세션 공유드립니다. 상세 내용은 NDC Replay 홈페이지를 참고 부탁드려요. 😊 1. 발표자 성함 : 이상열 2. 발표자 소개 : 현재 넥슨코리아 인텔리전스랩스 매칭팀에서 게임 내 매칭과 추천시스템 기획 및 로직을 개발하는 업무를 수행하고 있습니다. 라이브 하는 게임 시스템에 적용하기 위한 데이터 탐색, 로그 기반 유저프로필 설계, 머신러닝 알고리즘 개발, 그리고 서비스 적용까지 이어지는 데이터 플로우에 관심있습니다. 3. 세션 소개 : 넥슨 인텔리전스랩스 매칭팀에서 게임 내 매칭과 추천 시스템을 기획하고 로직을 개발하는 업무를 수행하고 있습니다. 게임 팀 니즈에 따라서 문제(매칭/추천)를 기획하여 모델 개발, 프로덕션까지 완성시키는 것을 목표로 데이터 분석과 개발을 동시 병행하고 있습니다. 세션 제목처럼 머신러닝 모델을 해석 가능하도록 고차원의 데이터를 manifo...
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