추천시스템 추천시스템의 학습 데이터 추천시스템은 보통 이미 존재하는 사용자들의 기록들을 통해 학습된다. 이 기록들은 보통 사용자들의 구매 이력, 평점 이력, 클릭 이력 등의 로그성 데이터이다. 추천 모델은 이 사용자들의 기록을 학습함으로서 시뮬레이션 하게 된다. 학습된 시뮬레이션을 통해 사용자의 다음 행동을 예측할 수 있는지를 테스트 하는 것이 추천 모델을 평가하는 것이 된다. Train Test Split 대개의 머신러닝 문제와 같이, 추천 시스템의 평가는 학습 데이터와 테스트 데이터를 분리하게 된다. 만약 존재하는 데이터로 추천 모델을 학습시킨 뒤, 이를 실제 서비스 중인 웹사이트에 적용해 테스트 한다면, 이런 테스트 방법을 Online 평가라고 부른다. 하지만, 많은 경우 여건상, 이런 Online..
