k-Order Statistic Loss 를 활용한 추천 시스템의 Learning to Rank

Source

• Evernote/IFTTT Feedly/Learning to Rank Recommendations with the k-Order Statistic Loss.md

Summary

본 논문은 대규모 협업 필터링 데이터셋에 확장 가능한 Learning to Rank 접근법으로 ‘k-Order Statistic Loss’ 함수 군을 제안합니다. 기존 평균 순위 최적화나 상위 리스트 최적화를 특수한 경우로 포함하며, 특히 (i) Precision@k 를 더 정확하게 최적화하는 변형과 (ii) 사용자의 다양한 취향을 포괄하기 위한 평균 최대 순위 (mean maximum rank) 최적화 절차를 도입합니다. Google Music 및 YouTube 추천 시스템에 적용하여 계산 가능한 지표 개선과 YouTube 실시간 배포 시 클릭률 및 시청 시간 증가를 확인했습니다.

Key Points

• 대규모 데이터셋에 확장 가능한 SGD 기반 Learning to Rank 방법론 제시
• 기존 평균 순위/상위 리스트 최적화를 일반화하는 k-Order Statistic Loss 함수 군 제안
• Precision@k 최적화 및 사용자 취향 다양성 커버를 위한 Mean Maximum Rank 최적화 절차 도입
• Google Music 및 YouTube 에서의 실제 시스템 적용을 통한 지표 개선 및 비즈니스 영향도 (CTR, 시청 시간) 증대 확인

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