ML Interview - 추천 시스템의 고수준 설계

추천 시스템의 고수준 설계

추천 시스템의 고수준 설계는 사용자가 선호할 가능성이 높은 아이템(예: 상품, 콘텐츠, 친구)을 제안하기 위한 구조를 만드는 것입니다. 주요 요소와 구성 요소는 다음과 같습니다:

1. 데이터 수집

• 사용자 데이터: 사용자 프로필 정보(나이, 성별, 위치 등), 행동 데이터(클릭, 좋아요, 구매 내역 등), 평점 데이터 등이 포함됩니다.
• 아이템 데이터: 추천할 대상(예: 상품, 콘텐츠)에 대한 메타데이터입니다. 영화 추천 시스템에서는 장르, 감독, 배우 등이 포함될 수 있습니다.
• 환경 데이터: 사용자가 접속한 시간대, 위치, 기기 등의 맥락 정보도 수집할 수 있습니다.

2. 데이터 전처리

• 데이터 품질을 높이기 위해 결측값 처리, 중복 제거, 정규화 등의 작업을 수행합니다.
• 추천 시스템에서는 아이템 특징 추출이나 사용자 특징을 강화하기 위한 작업을 포함하기도 합니다.

3. 특징 엔지니어링

• 사용자와 아이템 간의 상호작용에서 중요한 특징을 생성합니다. 예를 들어, 사용자-아이템의 평점, 구매 횟수, 시간 패턴 등의 정보가 있습니다.
• 특징 추출 과정에서는 차원 축소나 임베딩 기법(Word2Vec, Matrix Factorization)을 사용하여 의미 있는 잠재 벡터를 생성합니다.

4. 모델링

추천 시스템에서는 여러 가지 알고리즘을 사용할 수 있으며, 대표적인 방법은 다음과 같습니다:

• 콘텐츠 기반 필터링: 사용자가 선호하는 아이템의 특징과 유사한 아이템을 추천합니다.
• 협업 필터링: 사용자 간 또는 아이템 간의 유사성을 바탕으로 추천합니다. 대표적으로 사용자-기반 협업 필터링, 아이템-기반 협업 필터링, 잠재 요인 모델(Matrix Factorization)이 있습니다.
• 하이브리드 방법: 콘텐츠 기반과 협업 필터링을 결합하여 더 정확한 추천을 생성합니다.
• 딥러닝 모델: RNN, CNN, Autoencoder, 그리고 강화 학습 등 다양한 딥러닝 모델을 활용하여 더 정교한 추천 시스템을 구현할 수 있습니다.

5. 평가 및 개선

• 오프라인 평가: RMSE, Precision@K, Recall@K, F1 스코어 등의 지표를 통해 모델의 성능을 측정합니다.
• A/B 테스트: 실 사용자에게 두 가지 이상의 추천 모델을 제공하여 클릭률, 구매율 등 실제 사용자 반응을 비교 분석합니다.

6. 시스템 아키텍처

• 데이터 파이프라인: 실시간 데이터 처리를 위해 Apache Kafka, Spark Streaming 같은 스트리밍 시스템을 사용할 수 있습니다.
• 모델 서빙: 학습된 모델을 실시간으로 서비스하기 위해 모델 서빙 시스템(TensorFlow Serving, Kubernetes, Docker 등)을 사용합니다.
• 캐시 시스템: 추천 결과를 빠르게 제공하기 위해 Redis 같은 캐시 시스템을 도입할 수 있습니다.
• 모니터링 및 로깅: 추천 시스템의 성능을 지속적으로 모니터링하고, 로그를 수집하여 데이터나 모델에 문제가 발생할 경우 신속하게 대응할 수 있도록 합니다.

추천 시스템은 사용자 경험을 최적화하기 위해 정교한 데이터 분석과 지속적인 모델 개선이 필요합니다.