This document discusses techniques for recommender systems including multi-armed bandit (MAB), Thompson sampling, user clustering, and using item features. It provides examples of how MAB works using the ε-greedy approach and explores the tradeoff between exploration and exploitation. User clustering is presented as a way to group users based on click-through rate to improve targeting. Finally, it suggests using different item features like images, text, and collaborative filtering data as inputs to recommendation models.
우리는 지금 무엇을 하고있는지를 고민하나요? 아니면 무엇이 되어가고 있는지를 고민하나요? 네 맞습니다. 우리는 매년 무엇을 할지 고민합니다. 그런데 중요한것은 방향 즉 어디를 가고 있는지 입니다.
그래서 넷플릭스의 추천 시스템이 어디를 향해 가고 있는지를 살펴보고 추천시스템의 향해 가야할 Goal에 대하여 같이 이야기를 해보고자 합니다
유튜브, 페이스북, 넷플릭스등 성공한 컨텐츠 플랫폼에서 추천 솔루션은 중요한 역할을 합니다.
특히 기본 홈 스크린은 대부분 유저선호/시간/맥락에 따른 맞춤형 추천을 제공합니다.
왜 그럴까요? 이 질문의 답을 찾기 위한 웹툰 서비스의 유저 분석 사례를 이야기 하려 합니다.
"유저가 좋은 컨텐츠를 만났을 때"
일본 대표 만화 플랫폼 인 픽코마(카카오재팬)의 UX에는 다양한 추천 솔루션이 적용되어 있습니다.
이 추천 솔루션의 목표는 유저의 작품 첫 에피소드 열람 즉 유저의 작품 탐색을 높이는 것입니다.
왜 이런 목표를 정했을 까요? 결론은 좋은 작품 탐색 경험은 유저를 만족시키기 때문입니다.
이 강연에서는 유저의 작품 탐색과 활용이 유저의 만족도와 어떠한 상관관계가 있는지
유저 군집화, 인게이지먼트 퍼널, 리텐션 관점에서 꼼꼼하고 깊이 있게 분석한 사례를 공유하고자 합니다.
추천 시스템 그리고 유저 만족도의 정량적 분석에 관심있는 분이라면 좋은 인사이트를 얻게 되리라 생각됩니다.
우리는 지금 무엇을 하고있는지를 고민하나요? 아니면 무엇이 되어가고 있는지를 고민하나요? 네 맞습니다. 우리는 매년 무엇을 할지 고민합니다. 그런데 중요한것은 방향 즉 어디를 가고 있는지 입니다.
그래서 넷플릭스의 추천 시스템이 어디를 향해 가고 있는지를 살펴보고 추천시스템의 향해 가야할 Goal에 대하여 같이 이야기를 해보고자 합니다
유튜브, 페이스북, 넷플릭스등 성공한 컨텐츠 플랫폼에서 추천 솔루션은 중요한 역할을 합니다.
특히 기본 홈 스크린은 대부분 유저선호/시간/맥락에 따른 맞춤형 추천을 제공합니다.
왜 그럴까요? 이 질문의 답을 찾기 위한 웹툰 서비스의 유저 분석 사례를 이야기 하려 합니다.
"유저가 좋은 컨텐츠를 만났을 때"
일본 대표 만화 플랫폼 인 픽코마(카카오재팬)의 UX에는 다양한 추천 솔루션이 적용되어 있습니다.
이 추천 솔루션의 목표는 유저의 작품 첫 에피소드 열람 즉 유저의 작품 탐색을 높이는 것입니다.
왜 이런 목표를 정했을 까요? 결론은 좋은 작품 탐색 경험은 유저를 만족시키기 때문입니다.
이 강연에서는 유저의 작품 탐색과 활용이 유저의 만족도와 어떠한 상관관계가 있는지
유저 군집화, 인게이지먼트 퍼널, 리텐션 관점에서 꼼꼼하고 깊이 있게 분석한 사례를 공유하고자 합니다.
추천 시스템 그리고 유저 만족도의 정량적 분석에 관심있는 분이라면 좋은 인사이트를 얻게 되리라 생각됩니다.
넥슨코리아 사내 발표자료로 왓 스튜디오에서 파이썬으로 《야생의 땅: 듀랑고》 서버를 비롯한 여러가지 도구를 만든 경험을 공유합니다.
- 게임서버와 각종 툴, 테스트/빌드/배포 시스템을 만들 때 사용한 재료
- 파이썬 코드 품질 개선, 디버깅, 프로파일링, 최적화
- 파이썬 오픈소스 생태계와 왓 스튜디오가 하는 오픈소스 활동
Little Big Data #1 다양한 사람들의 데이터 사이언스 이야기에서 발표한 자료입니다
궁금한 것은 언제나 문의주세요 :)
행사 후기는 https://zzsza.github.io/etc/2018/04/21/little-big-data/ 에 있습니다!
(2018.5 내용 추가) 현재 회사가 없으니, 제게 관심있으신 분들도 연락 환영합니다 :)
[우리가 데이터를 쓰는 법] 좋다는 건 알겠는데 좀 써보고 싶소. 데이터! - 넘버웍스 하용호 대표Dylan Ko
Gonnector(고넥터) 고영혁 대표가 주최한 스타트업 데이터 활용 세미나 '우리가 데이터를 쓰는 법' 의 첫 번째 발표 자료
세미나 : 우리가 데이터를 쓰는 법 (How We Use Data)
일시 : 2016년 4월 12일 화요일 10:00 ~ 18:00
장소 : 마루180 (Maru180) B1 Think 홀
제목 : 좋다는 건 알겠는데 좀 써보고 싶소. 데이터!
연사 : 넘버웍스 하용호 대표
한빛데브그라운드에서 발표했던 내용입니다.
발표 영상 : https://youtu.be/ohpfSLf0V3Y
--
스타트업 비즈니스에서 데이터를 활용한 전략 수립과 의사결정은 필수적인 요소입니다. 서비스 운영 데이터에서부터 다양한 고객의 행동 로그, 소셜 미디어 데이터까지 다양한 데이터를 모두 모아 분석 환경을 구축하기 위해서는 많은 준비와 고민이 필요합니다. 스타트업에서 빠른 속도와 최소한의 비용, 다양한 분석 Tool들과 연동되는 Data Pipeline, Data Lake, Data Warehouse 구축 경험기를 공유하고자 합니다. 이 과정을 통해 애널리틱스 파이프라인을 구축 과정과 S3, Glue, Athena,EMR, Quicksight와 같은 서버리스 애널리틱스 서비스에 대한 구축 사례를 확인하실 수 있습니다.
■ 일시 및 장소
2023년 6월 22일 목요일 19:00 ~
■ 아젠다
트위터의 추천 시스템 파헤치기
2023년 4월 5일 오픈소스로 공개된 트위터의 추천 시스템에 대해서 살펴봅니다.
트위터의 개인화/랭킹 후보군을 만들어내는 추천 알고리즘부터, 이를 지탱하는 파이프라인까지 모두 소개합니다.
■ 발표자
카카오스타일 데이터사이언티스트 이명휘
Comparing Machine Learning Algorithms in Text MiningAndrea Gigli
In this project I compare different Machine Learning Algorithm on different Text Mining Tasks.
ML algorithms: Naive Bayes, Support Vector Machine, Decision Trees, Random Forest, Ordinal Regression as ML task
Tasks considered: Classifying Positive and Negative Reviews, Predicting Review Stars, Quantifying Sentiment Over Time, Detecting Fake Reviews
넥슨코리아 사내 발표자료로 왓 스튜디오에서 파이썬으로 《야생의 땅: 듀랑고》 서버를 비롯한 여러가지 도구를 만든 경험을 공유합니다.
- 게임서버와 각종 툴, 테스트/빌드/배포 시스템을 만들 때 사용한 재료
- 파이썬 코드 품질 개선, 디버깅, 프로파일링, 최적화
- 파이썬 오픈소스 생태계와 왓 스튜디오가 하는 오픈소스 활동
Little Big Data #1 다양한 사람들의 데이터 사이언스 이야기에서 발표한 자료입니다
궁금한 것은 언제나 문의주세요 :)
행사 후기는 https://zzsza.github.io/etc/2018/04/21/little-big-data/ 에 있습니다!
(2018.5 내용 추가) 현재 회사가 없으니, 제게 관심있으신 분들도 연락 환영합니다 :)
[우리가 데이터를 쓰는 법] 좋다는 건 알겠는데 좀 써보고 싶소. 데이터! - 넘버웍스 하용호 대표Dylan Ko
Gonnector(고넥터) 고영혁 대표가 주최한 스타트업 데이터 활용 세미나 '우리가 데이터를 쓰는 법' 의 첫 번째 발표 자료
세미나 : 우리가 데이터를 쓰는 법 (How We Use Data)
일시 : 2016년 4월 12일 화요일 10:00 ~ 18:00
장소 : 마루180 (Maru180) B1 Think 홀
제목 : 좋다는 건 알겠는데 좀 써보고 싶소. 데이터!
연사 : 넘버웍스 하용호 대표
한빛데브그라운드에서 발표했던 내용입니다.
발표 영상 : https://youtu.be/ohpfSLf0V3Y
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스타트업 비즈니스에서 데이터를 활용한 전략 수립과 의사결정은 필수적인 요소입니다. 서비스 운영 데이터에서부터 다양한 고객의 행동 로그, 소셜 미디어 데이터까지 다양한 데이터를 모두 모아 분석 환경을 구축하기 위해서는 많은 준비와 고민이 필요합니다. 스타트업에서 빠른 속도와 최소한의 비용, 다양한 분석 Tool들과 연동되는 Data Pipeline, Data Lake, Data Warehouse 구축 경험기를 공유하고자 합니다. 이 과정을 통해 애널리틱스 파이프라인을 구축 과정과 S3, Glue, Athena,EMR, Quicksight와 같은 서버리스 애널리틱스 서비스에 대한 구축 사례를 확인하실 수 있습니다.
■ 일시 및 장소
2023년 6월 22일 목요일 19:00 ~
■ 아젠다
트위터의 추천 시스템 파헤치기
2023년 4월 5일 오픈소스로 공개된 트위터의 추천 시스템에 대해서 살펴봅니다.
트위터의 개인화/랭킹 후보군을 만들어내는 추천 알고리즘부터, 이를 지탱하는 파이프라인까지 모두 소개합니다.
■ 발표자
카카오스타일 데이터사이언티스트 이명휘
Comparing Machine Learning Algorithms in Text MiningAndrea Gigli
In this project I compare different Machine Learning Algorithm on different Text Mining Tasks.
ML algorithms: Naive Bayes, Support Vector Machine, Decision Trees, Random Forest, Ordinal Regression as ML task
Tasks considered: Classifying Positive and Negative Reviews, Predicting Review Stars, Quantifying Sentiment Over Time, Detecting Fake Reviews
Churn Prediction is one of the most popular Big Data use cases in business. This case is decided by everyone from internet-shops, telecom operators to game developers and ticket services. It is widely thought, that churn prediction is traditionally well solved by methods of machine learning. In that report we would discuss how to compare metrics of machine learning (AUC ROC, F1, Logloss) with business metrics. How to make an experiment in order to estimate the effect from introducing the machine learning. Which characteristics should business have?
Building a Web Analytics Framework that WorksDigital Vidya
Interested in building a Web Analytics Framework that really works? Here's a deck to guide you create the same. Originally presented at TiEcon Delhi 2012 by Aloek Bajpai (iXiGO) and Pradeep Chopra (Digital Vidya).
Quantifying the impact of micro vehicles on trips, vehicle miles traveled (VMT) and the present value of transportation. Presentation at the second Micromobility Summit, Techfestival, Copenhagen, September 5, 2018.
When Agile teams begin to deliver products incrementally, new opportunities open up at the portfolio level, delivering strategic business value. However, the traditional approach to portfolio management — which depends upon long-range forecasting and fixed financial controls — breaks down as business environments grow more complex, leaving portfolio managers ill-equipped to reap the potential benefits of their Agile programs.
1⃣एक मिनिट में जिंदगी नहीं बदलती, पर एक मिनिट में लिए गये डिसीजन से पूरी जिन्दगी बदल जाती है।
कृपया एक बार अवश्य पढ़ें इसमें 1⃣-मिनट लगेगा ।
एक ऐसी कंपनी जो मात्र 3 साल में 16 देशों में जा चुकी है अब 2016 को भारत में आने वाली है।
एक ऐसी कंपनी जिसके एक ही प्रोडक्ट्स से शुगर।कैंसर।हार्ट।कोई भी स्किन रोग चाहे कितना पुराना घाव हो या चेहरे पर छाहि या कोई भी दाग हो रिजल्ट मात्र 72 घंटे से १ महीने के अंदर ।
एक ऐसी कंपनी जिसके प्रोडक्ट को अमेरिका के राष्ट्रपति तथा उनकी पत्नी मिशेल ओबामा तथा जेनिफर लोपेज जैसे सेलिब्रिटी वे रहे हैं ।
जिसके प्रोडक्ट के बारे में अमेरिका के राष्ट्रपति तथा भारत के प्रधान मंत्री श्री नरेंद्र मोदी जी भी संसद में बात कर चुके है ।
एक ऐसी कंपनी जिसमे 3 साल के अंदर 3.5 करोड़ महीने की इनकम वाले लोग भी हैं
एक ऐसी कंपनी जिसने 3 साल में 8,000 कारें बांटी हैं
एक ऐसी कंपनी जिसने 60 फरारी 1लैम्बोर्गिनी 1रोल्स रॉयस 1बेंटली जैसी कारे 19 साल से लेकर 25 साल के युवाओ को बांटी हो ।
एक ऐसा बिज़नेस प्लान जिसमे 100 की टीम पर ही पहले महीने से पेआउट कम से कम एक लाख **
अभी मेरे साथ ज्वाइन करने पर अंतररास्ट्रीय जोइनिंग कोड मिल जायेगा
जब भारत में स्टार्ट होगा तब आपकी KYC भरा ली जायेगी
ज्यादा जानकारी या अपने शहर की टॉप पोजीशन के लिए आज ही हमसे संपर्क करें हमारे पास कंपनी का सारा प्रोडक्ट उपलब्ध है और हम आपकी सीधे इंटरनेशनल आई डी ही लगाएंगे
इसका मैं वादा करता हूं और चैलेंज देता हूँ इससे बढ़िया प्लान यदि किसी भी प्रोडक्ट बेस कंपनी का होगा तो मैं आपके साथ आ जाऊंगा वो भी अंतररास्ट्रीय कंपनी का अभी मेरे साथ ज्वाइन करने के लिए संपर्क करें
call me
8827899143
1⃣एक मिनिट में जिंदगी नहीं बदलती, पर एक मिनिट में लिए गये डिसीजन से पूरी जिन्दगी बदल जाती है।
कृपया एक बार अवश्य पढ़ें इसमें 1⃣-मिनट लगेगा ।
एक ऐसी कंपनी जो मात्र 3 साल में 16 देशों में जा चुकी है अब 2016 को भारत में आने वाली है।
एक ऐसी कंपनी जिसके एक ही प्रोडक्ट्स से शुगर।कैंसर।हार्ट।कोई भी स्किन रोग चाहे कितना पुराना घाव हो या चेहरे पर छाहि या कोई भी दाग हो रिजल्ट मात्र 72 घंटे से १ महीने के अंदर ।
एक ऐसी कंपनी जिसके प्रोडक्ट को अमेरिका के राष्ट्रपति तथा उनकी पत्नी मिशेल ओबामा तथा जेनिफर लोपेज जैसे सेलिब्रिटी वे रहे हैं ।
जिसके प्रोडक्ट के बारे में अमेरिका के राष्ट्रपति तथा भारत के प्रधान मंत्री श्री नरेंद्र मोदी जी भी संसद में बात कर चुके है ।
एक ऐसी कंपनी जिसमे 3 साल के अंदर 3.5 करोड़ महीने की इनकम वाले लोग भी हैं
एक ऐसी कंपनी जिसने 3 साल में 8,000 कारें बांटी हैं
एक ऐसी कंपनी जिसने 60 फरारी 1लैम्बोर्गिनी 1रोल्स रॉयस 1बेंटली जैसी कारे 19 साल से लेकर 25 साल के युवाओ को बांटी हो ।
एक ऐसा बिज़नेस प्लान जिसमे 100 की टीम पर ही पहले महीने से पेआउट कम से कम एक लाख **
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Empowering the Data Analytics Ecosystem: A Laser Focus on Value
The data analytics ecosystem thrives when every component functions at its peak, unlocking the true potential of data. Here's a laser focus on key areas for an empowered ecosystem:
1. Democratize Access, Not Data:
Granular Access Controls: Provide users with self-service tools tailored to their specific needs, preventing data overload and misuse.
Data Catalogs: Implement robust data catalogs for easy discovery and understanding of available data sources.
2. Foster Collaboration with Clear Roles:
Data Mesh Architecture: Break down data silos by creating a distributed data ownership model with clear ownership and responsibilities.
Collaborative Workspaces: Utilize interactive platforms where data scientists, analysts, and domain experts can work seamlessly together.
3. Leverage Advanced Analytics Strategically:
AI-powered Automation: Automate repetitive tasks like data cleaning and feature engineering, freeing up data talent for higher-level analysis.
Right-Tool Selection: Strategically choose the most effective advanced analytics techniques (e.g., AI, ML) based on specific business problems.
4. Prioritize Data Quality with Automation:
Automated Data Validation: Implement automated data quality checks to identify and rectify errors at the source, minimizing downstream issues.
Data Lineage Tracking: Track the flow of data throughout the ecosystem, ensuring transparency and facilitating root cause analysis for errors.
5. Cultivate a Data-Driven Mindset:
Metrics-Driven Performance Management: Align KPIs and performance metrics with data-driven insights to ensure actionable decision making.
Data Storytelling Workshops: Equip stakeholders with the skills to translate complex data findings into compelling narratives that drive action.
Benefits of a Precise Ecosystem:
Sharpened Focus: Precise access and clear roles ensure everyone works with the most relevant data, maximizing efficiency.
Actionable Insights: Strategic analytics and automated quality checks lead to more reliable and actionable data insights.
Continuous Improvement: Data-driven performance management fosters a culture of learning and continuous improvement.
Sustainable Growth: Empowered by data, organizations can make informed decisions to drive sustainable growth and innovation.
By focusing on these precise actions, organizations can create an empowered data analytics ecosystem that delivers real value by driving data-driven decisions and maximizing the return on their data investment.
As Europe's leading economic powerhouse and the fourth-largest hashtag#economy globally, Germany stands at the forefront of innovation and industrial might. Renowned for its precision engineering and high-tech sectors, Germany's economic structure is heavily supported by a robust service industry, accounting for approximately 68% of its GDP. This economic clout and strategic geopolitical stance position Germany as a focal point in the global cyber threat landscape.
In the face of escalating global tensions, particularly those emanating from geopolitical disputes with nations like hashtag#Russia and hashtag#China, hashtag#Germany has witnessed a significant uptick in targeted cyber operations. Our analysis indicates a marked increase in hashtag#cyberattack sophistication aimed at critical infrastructure and key industrial sectors. These attacks range from ransomware campaigns to hashtag#AdvancedPersistentThreats (hashtag#APTs), threatening national security and business integrity.
🔑 Key findings include:
🔍 Increased frequency and complexity of cyber threats.
🔍 Escalation of state-sponsored and criminally motivated cyber operations.
🔍 Active dark web exchanges of malicious tools and tactics.
Our comprehensive report delves into these challenges, using a blend of open-source and proprietary data collection techniques. By monitoring activity on critical networks and analyzing attack patterns, our team provides a detailed overview of the threats facing German entities.
This report aims to equip stakeholders across public and private sectors with the knowledge to enhance their defensive strategies, reduce exposure to cyber risks, and reinforce Germany's resilience against cyber threats.
104. 104
• MAB
- Bandit Algorithm = Thompson Sampling(
- Reward = Click (with Unclick )
- Play Arms = Cluster Most Popular
- None Stationary = Exponential Decaying
• 2
- = # of clicks / # of impressions
- = # of use_coins / # of impressions
1. MAB
105. 105
• MAB
- Bandit Algorithm = Thompson Sampling
- Reward = Click (with Unclick )
- Play Arms = Cluster Most Popular
- None Stationary = Exponential Decaying
• 2
- = # of clicks / # of impressions
- = # of use_coins / # of impressions
1. MAB
Use Coin( )
MAB Reward Use Coin, Click + User Coin
by @brandon.lim