Recommendation System, Recommendations, Translation.
됩니다. 이상적인 표현과 더불어 저희가 모델링에서 중요하게 신경 쓴 것은 용도에 맞는 목적함수를 고르는 것이었습니다. 시시각각 변하는 라이브 스트리밍의 특성상, (방송의) 순위를 매기는데 있어 정밀도@k, 재현율@k , NDCG, 적중률 등 오프라인 성능을 최적화하는 모델은 며칠을 연달아 사용하기엔 강건하지 않았다는 것을 깨달았습니다. 이것은 플랫폼 상의 호스트들의 변동성 높은 방송 스케줄 때문이었습니다. 저희와 같이 빠르게 변화하는 상황에서 오프라인 데이터는 온라인 데이터와 비교하기 어려워지는데, 이는 순위를 매길 시에 보여지는