Free Post 추천 알고리즘 네이버 뉴스 알고리즘 AiRS와 개발자의 개입 방식 들어가기에 앞서 전제할 내용이 있습니다. 이 글은 네이버 알고리즘 개발자들이 2017년에 발표한 논문 ‘Deep Neural Networks for News Recommendations’를 바탕으로 분석한 것입니다. 이 당시 소개된 AiRS의 버전이 그 상태이진
Free Post 로봇 저널리즘 네이버가 쏘아 올린 ‘알고리즘 저널리즘’ 가치 생산 논쟁 네이버가 기계가 생산한 기사를 통합검색에 노출하지 않기로 했다는 소식 들으셨나요? 적지 않은 언론사들이 그동안 알고리즘 저널리즘, 즉 기계에 의한 기사 생산을 도입했던 것으로 알고 있습니다. 그렇게 생산된 기사는 네이버로도 전송되고
Free Post 뉴욕타임스 뉴욕타임스의 추천 엔진 개발의 교훈 원문 : Building the next new york times recommendation engine(2015) Content Based Filtering 첫번째 접근은 키워드 태그를 활용한 추천 엔진의 개발 작동 및 접근 방식 사용자별 30일 간의 열독 히스토리와 기사별 태그를 이용해 유사도를 매칭하는 방식 예를 들어, 클린턴이라는 태그가 포함된 기사 10개를 읽으면,
Free Post 추천 알고리즘 개인화 뉴스 추천 알고리즘, 이렇게 만들어보면 얼마전 개인 선호 분석에 기반한 개인 맞춤형 뉴스 추천 논문을 소개해드린 적이 있는데요. 읽어보니 아래와 같은 방식으로 진행이 되더군요. 제가 배운 바에 따르면 신경망 분석(neural network)은 복잡한 기계학습으로 시간이 좀 걸리고 hidden layer로 인해 결과값에 대한 근거나 이유를 설명할 수 없는 것으로
Free Post 추천시스템 추천시스템의 한계와 '대중의 지혜' '대중의 지혜' 대한 신뢰 “인간의 장점을 판별할 수 있는 민중의 자연적 능력을 의심하는 사람이 있다면, 아테네인들과 로마인들이 계속적으로 탁월한 선택을 한 것을 눈여겨볼 필요가 있다. 이것을 운이었다고 치부할 수는 없다.
