모델 평가 결과 (샘플링 데이터)

[LimTurtle]

모델 평가 결과 (샘플링 데이터[:500])

• 태그 자연어 전처리o

추천 알고리즘	유사도 계산법	태그 불균형 전처리	장르 불균형 전처리	좋아요 가중치	Embedding	MAP@10 Score	NDCG@10 Score
1	cos	False	False	False	cv	0.326	0.548
1	cos	True	False	False	cv	0.239	0.523
1	cos	False	True	False	cv	0.339	0.556
1	cos	True	True	False	cv	0.247	0.544
1	cos	False	False	True	cv	0.326	0.548
1	cos	True	False	True	cv	0.239	0.523
1	cos	False	True	True	cv	0.339	0.556
1	cos	True	True	True	cv	0.247	0.544
2	cos	False	False	False	cv	0.426	0.588
2	cos	True	False	False	cv	0.213	0.334
2	cos	False	True	False	cv	0.459	0.619
2	cos	True	True	False	cv	0.213	0.333
2	cos	False	False	True	cv	0.426	0.588
2	cos	True	False	True	cv	0.213	0.334
2	cos	False	True	True	cv	0.459	0.619
2	cos	True	True	True	cv	0.213	0.333

• 태그 자연어 전처리x

추천 알고리즘	유사도 계산법	태그 불균형 전처리	장르 불균형 전처리	좋아요 가중치	Embedding	MAP@10 Score	NDCG@10 Score
1	cos	False	False	False	cv	0.304	0.545
1	cos	True	False	False	cv	0.221	0.492
1	cos	False	True	False	cv	0.337	0.584
1	cos	True	True	False	cv	0.235	0.525
1	cos	False	False	True	cv	0.304	0.545
1	cos	True	False	True	cv	0.221	0.492
1	cos	False	True	True	cv	0.337	0.584
1	cos	True	True	True	cv	0.235	0.525
2	cos	False	False	False	cv	0.425	0.589
2	cos	True	False	False	cv	0.198	0.312
2	cos	False	True	False	cv	0.454	0.613
2	cos	True	True	False	cv	0.201	0.312
2	cos	False	False	True	cv	0.425	0.589
2	cos	True	False	True	cv	0.198	0.312
2	cos	False	True	True	cv	0.454	0.613
2	cos	True	True	True	cv	0.201	0.312

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모델 분석

• 위 추천 알고리즘(1, 2) 의 경우, [1 : 태그->장르 , 2 : 장르-> 태그] 순으로 서로 다른 모델을 나타냄
• 좋아요 가중치는 음악 추천 모델에 별다른 영향을 끼치지 않음 (코드 쪽에서 추가적인 분석 필요)
• 전반적으로 태그 자연어 전처리를 진행했을 때, MAP, NDCG 점수가 높음
• 태그 불균형 전처리x, 장르 불균형 전처리o 일 경우, 모든 모델에서 평가 점수가 가장 높음

추가 고려사항

• 모델 다양화를 위해 cv 이외에 tf 를 사용한 모델을 추가
• 코사인 유사도 외, 피어슨, 자카도 유사도를 이용한 데이터 전처리 및 결과 비교