지금까지는 일반화된 랭킹 학습 체계 및 2가지 학습 알고리즘(1, 2)을 다루었다. 첫 번째 글에서, 결국 문제는 다음과 같이 단순화되었다. 다음 조건을 최대한 많은 si = (xi, xi', yi) 들에 대해 만족하는 함수 f를 구한다: 1. yi가 >인 경우: f(xi) > f(xi') 2. yi가 <인 경우: f(xi) < f(xi') 즉, 임의의 아이템 xi와 xi'에 대해 어느 것이 더 좋은지를 가리키는 선호도 데이터들이 주어졌을 때, 이러..
좋은 글 잘 읽었습니다~^^ 개인적으로 relevance feedback은 사용자 본인이 '내가 feedback하고 있구나'라는 사실을 깨닫지 못할 때(즉 implicit feedback인 경우) 더 많은, 그리고 더 신뢰할 수 있는 정보를 얻을 수 있을 것 같습니다. 관련글 하나 트랙백 걸었습니다.
안녕하세요. naaroo.com 지킴이 나루군입니다.
나루의 정리+정돈 기능이 무작정 사용자들에게 피드백을 "강요"하는 점에서 markov님의 의견처럼 people relevance feedback이라고 하기에는 부끄럽네요.^^;;
하지만 사람들이 직접적으로 인지하고 feedback를 하던 implicit feedback 하던 결국은 "사람"이 중심이 되어 작은 참여로 더 나은 검색결과를 만들어 갈것이라고 믿고 있습니다. "정리+정돈"을 사용자 분들께 강요하기 매우 죄송스러웠는데, 그래도 마루날님 칭찬에 한번 힘내봐야겠습니다!!
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좋은 글 잘 읽었습니다~^^ 개인적으로 relevance feedback은 사용자 본인이 '내가 feedback하고 있구나'라는 사실을 깨닫지 못할 때(즉 implicit feedback인 경우) 더 많은, 그리고 더 신뢰할 수 있는 정보를 얻을 수 있을 것 같습니다. 관련글 하나 트랙백 걸었습니다.
2007/11/24 18:03네.. 맞습니다.^^
2007/11/24 22:36실제 몇몇 케이스에서 적용해보니 유용성이 떨어지는 경우를
경험해보다보니, 현실적으로는 대놓고 이런식으로 하는 것도
아이디어겠다하는 생각이 듭니다.
좋은 글과 방문 감사드립니다.
안녕하세요. naaroo.com 지킴이 나루군입니다.
2007/11/26 22:16나루의 정리+정돈 기능이 무작정 사용자들에게 피드백을 "강요"하는 점에서 markov님의 의견처럼 people relevance feedback이라고 하기에는 부끄럽네요.^^;;
하지만 사람들이 직접적으로 인지하고 feedback를 하던 implicit feedback 하던 결국은 "사람"이 중심이 되어 작은 참여로 더 나은 검색결과를 만들어 갈것이라고 믿고 있습니다. "정리+정돈"을 사용자 분들께 강요하기 매우 죄송스러웠는데, 그래도 마루날님 칭찬에 한번 힘내봐야겠습니다!!