1. Preference and Ratings

이번 강의의 preference와 rating의 예시는 주로 Movie Lens 데이터 세트를 기준으로 합니다.

 

1. 종류

Explicit(분명)한 ratings

• Star rating
• Review
• Vote(Like button, Ephemeral(단명하는) contents에서 더 자주 사용됨)

Implicit(암시적인)한 ratings

• Click
• Purchase
• Follow

Other Interfaces

• Continuous scales
• Pairwise preference(둘 중에 어떤 것이 더 낫다)
• Hybrid(Continuous + Never again)
• Temporary (Pandora 30-day suspension)

 

2. Explicit한 Ratings

언제 rating을 부여하는가?

• Consumption
• Memory
• Expectation

Difficulties with ratings

• reliability and accuracy(신뢰성과 정확성)
• Change of preference over time
• The meaning of the rating

 

3. Implicit한 Ratings

Reading time

• how long do they read or listen

Binary actions

• Click on link or not (나쁠 것이라 짐작하고 클릭 자체를 안함)
• Purchase (구매했더라도 싫어할 수도 있음)
• Follow/friend

 

4. Conclusion

• Recommenders는 user의 say와 do에서 preference를 배움
• Rating은 preference에 대한 explicit한 expression
• Implicit data는 큰 volume을 얻는다는 장점 존재