[POI] 큰틀 : 서비스 측면과 구축 측면
아이디어 프레임워크 큰틀
소연모 회의를 통해서 유사한 주제를 가지고 있어
장소 추천 즉, POI(Point Of Interest) 사용자가 만족도가 높을 장소를 추천해주는 것이다.
물론 방문하지 않은 장소를 추천해주는 것이며,
유사한 사용자를 통해(기본적으로 협업 필터링CF이지만, 시간, 공간, 범주, 지리적 요소 등을 함께 고려하여 유사도 계산)
만족도가 높을 만한 NEXT POI 를 추천해주는 시스템이다.
보니, 서비스 단계와 유사도를 계산해주는 구축 단계로 크게 나뉠 수 있을 것 같다.
서비스에 요청이 들어와서 이러한 유사도를 모두 계산하고 주는 것이 사실상 불가능하고(응답시간만 해도 최소 1시간.. 사용자들 다 떠나가겠다)
가상의 유사한 사용자 패턴을 저장해놓고, 서비스 요청이 들어왔을 경우에 만족할 만한 POI를 추천해준다.
내가 고려해야 할 아이디어
내가 고려해야 할 점은 크게,
1. 장소의 중요성을 어떻게 판별할 것인지
2. 사용자의 만족도는?
기존 논문을 통해서 2의 경우 재방문율과 유사사용자들이 해당 장소를 방문한 방문빈도수를 계산하여 곱함을 알게 되어서 나도 빈도수를 곱해주면 된다고 생각하고 있고,
장소의 중요성 같은 경우,
2-1) 장소를 갈 때 주로 인플루언서나 영화, 드라마의 장소를 사람들이 방문한다는 아이디어를 가지고,
TF-IDF를 통해 빈도수가 높은 장소를 추천해준다면? 이라고 생각하였는데
이럴 경우 문제가 데이터셋이었다. 그러면 어떤 데이터셋으로 그것을 구축할 수 있는데? (질문 들어옴)
-> def 로 실시간으로 tf-idf 를 다른 실제 데이터셋, 인터넷에서 크롤링하여.. 함수로 구축해놓고, 추천할 때 같이 더하든지?
그렇다..
그래서 2-2) (데이터셋 생각안하고 트위터, 페이지 등) 스크롤 시간이라는 의견을 듣고,
사용하는 실제 데이터에서 타임스탬프 기간이 있는지, 이를 통해 지속시간을 각 카테고리마다 분류해 놓고 정규화하여 더해주는 아이디어를.