추천 시스템 정리 (3)
2025년 04월 14일
#AI
소개기록서랍

부스트캠프 AI Tech RecSys Track에서 학습한 강의들을 바탕으로 정리한 글입니다.

Bandit for Recommendation

Multi-Armed Bandit(MAB) 문제는 강화학습의 기초적인 형태로, 여러 개의 슬롯머신(arm)이 존재할 때 어떤 arm을 어떤 순서로 선택할 것인가에 대한 문제이다. 각 arm은 서로 다른 확률분포로 reward를 생성힌다.

Deep Bayesian Bandits: Exploring in Online Personalized Recommendations

  • Exploration (탐색): 다양한 arm을 시도하며 reward 정보를 수집
  • Exploitation (활용): 현재까지의 관측 정보를 바탕으로 가장 좋아 보이는 arm을 선택

이 둘 사이의 trade-off를 조절

Greedy Algorithm (Simple Average Method)

가장 간단한 방법으로, 평균 reward가 가장 높은 action을 선택

Qt(a)=∑i=1t−1Ri⋅1Ai=a∑i=1t−11Ai=aQ_t(a) = \frac{\sum_{i=1}^{t-1} R_i \cdot \mathbb{1}_{A_i=a}}{\sum_{i=1}^{t-1} \mathbb{1}_{A_i=a}}
  • 문제: 초기 선택에 따라 특정 action에 bias가 생김 → exploration 부족

Epsilon-Greedy Algorithm

  • 확률적으로 exploration을 추가
At={arg⁡max⁡aQt(a),with probability 1−ϵrandom action,with probability ϵA_t = \begin{cases} \arg\max_a Q_t(a), & \text{with probability } 1 - \epsilon \\ \text{random action}, & \text{with probability } \epsilon \end{cases}
  • 간단하면서도 강력한 성능을 보임

Upper Confidence Bound (UCB)

  • 각 action에 대해 **uncertainty(불확실성)**을 고려해 선택
  • 적게 선택된 arm에는 더 높은 exploration 보상을 부여
At=arg⁡max⁡a[Qt(a)+cln⁡tNt(a)]A_t = \arg\max_a \left[ Q_t(a) + c \sqrt{ \frac{\ln t}{N_t(a)} } \right]
  • Nt(a)N_t(a): action a가 선택된 횟수
  • cc: 탐색 계수 (하이퍼파라미터)

Thompson Sampling

ThompsonSampling

A Tutorial on Thompson Sampling

  • 각 action의 reward를 확률분포(베타분포)로 모델링하고, 샘플링된 확률값이 가장 높은 arm 선택
Beta(x∣α,β)=1B(α,β)xα−1(1−x)β−1\text{Beta}(x|\alpha, \beta) = \frac{1}{B(\alpha, \beta)} x^{\alpha-1}(1-x)^{\beta-1}
  1. 각 arm의 초기 prior: Beta(1,1)\text{Beta}(1,1)
  2. 클릭: α←α+1\alpha \gets \alpha + 1, 클릭 안함: β←β+1\beta \gets \beta + 1
  3. posterior로부터 샘플링하여 가장 높은 값을 선택
  • 장점: 베이지안 방식, natural한 exploration 제공

LinUCB (Linear UCB)

  • Contextual Bandit의 대표적인 알고리즘
  • 유저의 context xtx_t에 따라 reward를 선형 모델로 추정:
At=arg⁡max⁡a[xt,a⊤θ^a+αxt,a⊤Aa−1xt,a]A_t = \arg\max_a \left[ x_{t,a}^\top \hat{\theta}_a + \alpha \sqrt{x_{t,a}^\top A_a^{-1} x_{t,a}} \right]
  • θ^a\hat{\theta}_a: action a에 대한 파라미터
  • Aa=Da⊤Da+IA_a = D_a^\top D_a + I: action a의 관측된 context 누적
  • 즉, 같은 action이라도 user의 context가 다르면 다른 reward를 줄 수 있음

추천 시스템에서의 활용

online 학습이 가능하다.

  • 유저 cold-start: 개인화 정보 부족 시 다양한 arm 탐색
  • 아이템 cold-start: 신규 아이템에 traffic 유도
  • 실시간 반응 반영: 유저의 클릭/구매 여부에 따라 모델이 즉시 반응

유저 추천

  • 유저 수가 작고 아이템 수가 많은 상황
  • 후보 아이템 리스트 고정 → bandit은 후보 중 어떤 아이템을 노출할지 결정

유사 아이템 추천

  • 특정 아이템을 기준으로 유사 아이템을 추천
  • bandit은 노출 후 반응이 좋았던 아이템 조합을 강화 학습

Temporal and Sequential Models

유저의 선호는 고정된 것이 아님, '지금' 고객이 어떤 아이템을 선호할지 예측하는 것이 핵심

  • Temporal Dynamics의 중요성

    • 계절성, 주기성 등도 추천 품질에 영향을 줄 수 있음
    • 사용자 선호도 자체가 시간에 따라 변화

Long-Term Dynamics

Time Weight Collaborative Filtering

기존 item-based CF에 시간 정보를 가중치로 추가

기본 CF 방식:

r(u,i)=∑j∈Iu∖{i}Ru,j⋅Sim(i,j)∑j∈Iu∖{i}Sim(i,j)r(u, i) = \frac{\sum_{j \in I_u \setminus \{i\}} R_{u,j} \cdot Sim(i,j)}{\sum_{j \in I_u \setminus \{i\}} Sim(i,j)}

시간 반영 추가:

r(u,i)=∑j∈Iu∖{i}Ru,j⋅Sim(i,j)⋅f(tu,j)∑j∈Iu∖{i}Sim(i,j)⋅f(tu,j)r(u, i) = \frac{\sum_{j \in I_u \setminus \{i\}} R_{u,j} \cdot Sim(i,j) \cdot f(t_{u,j})}{\sum_{j \in I_u \setminus \{i\}} Sim(i,j) \cdot f(t_{u,j})} f(t)=e−λtf(t) = e^{-\lambda t}
  • 최근에 소비한 아이템일수록 높은 가중치를 부여
  • 오래된 행동은 덜 반영

Short-Term Dynamics

Session-based Recommendations with Graphs

Session-based Recommendation with Graph Neural Networks

  • 세션 단위로 사용자의 탐색 및 클릭 로그를 모델링
  • 사용자의 짧은 행동 흐름(검색, 클릭 등)을 반영하는 session-based 모델 필요

모델링 방식

  • 하나의 user는 여러 session을 가질 수 있음
  • session 안에서 item 간 edge 생성
  • 전체 그래프는 user, item, session 간 연결로 구성됨

관계 그래프 구성

  • ηu\eta_u: user와 item 간 long-term edge
  • ηs\eta_s: session과 item 간 short-term edge

Session context에 따라 user의 관심사 변화 학습 가능

Autoregression (자기회귀)

과거의 값을 이용해 미래 값을 예측하는 방식으로, 추천 시스템에서는 최근 행동을 기반으로 다음 행동을 예측할 수 있음.

이동평균 (Moving Average)

  • 최근 K개 값의 평균을 활용하여 예측

Simple Moving Average

y^t=1K∑i=1Kyt−i\hat{y}_t = \frac{1}{K} \sum_{i=1}^{K} y_{t-i}
  • K개의 최근 값을 단순 평균

Weighted Moving Average

  • 최근 값에 더 높은 가중치를 부여
y^t=∑i=1Kwiyt−i,∑wi=1\hat{y}_t = \sum_{i=1}^{K} w_i y_{t-i}, \quad \sum w_i = 1

Learning-based Moving Average

  • 각 시점별 weight를 학습을 통해 조정

더 일반화된 형태로 RNN, GRU, Transformer 기반 모델로 확장 가능

Factorized Personalized Markov Chains (FPMC)

**행렬 분해(Matrix Factorization, MF)**와 **마르코프 체인(Markov Chain, MC)**의 장점을 결합, 사용자의 장기적인 선호도와 단기적인 순차적 행동 패턴을 동시에 모델링

Factorizing personalized Markov chains for next-basket recommendation

  • 예측 함수: 사용자 u가 아이템 i를 구매할 확률 (또는 점수) x^u,t,i\hat{x}_{u,t,i}

    x^u,t,i=⟨Uu,Vi⟩+⟨Msu,t−1,Ni⟩\hat{x}_{u,t,i} = \langle U_u, V_i \rangle + \langle M{s_{u,t-1}}, N_i \rangle

    f(i∣u,j)=f(i∣u)+f(i∣j)+f(u,j)=γuU,I⋅γiI,U+γiI,J⋅γjJ,I+γuU,J⋅γjJ,Uf(i \mid u,j) = f(i \mid u) + f(i\mid j) + f(u,j) = \gamma_u^{U,I} \cdot \gamma_i^{I,U} + \gamma_i^{I,J}\cdot \gamma_j^{J,I} + \gamma_u^{U,J}\cdot \gamma_j^{J,U}

  • 목적 함수: BPR

    ∑(u,i,j)∈DS−ln⁡σ(x^u,t,i−x^u,t,j)+λ∣∣Θ∣∣2\sum_{(u, i, j) \in D_S} -\ln \sigma(\hat{x}{u,t,i} - \hat{x}{u,t,j}) + \lambda ||\Theta||^2

Personalized Ranking Metric Embedding (PRME)

거리 기반 유사도 측정

Personalized Ranking Metric Embedding for Next New POI Recommendation

PRME

예측

σ(f(i∣u,j)−f(i−∣u,j))\sigma(f(i|u,j) - f(i^-|u,j))

f(i∣u,j)=−d(γu,γi)2−d(γi,γj)2=−∥γu−γi∥22−∥γi−γj∥22f(i \mid u,j) = -d(\gamma_u,\gamma_i)^2 - d(\gamma_i,\gamma_j)^2 = -\lVert \gamma_u - \gamma_i\rVert^2_2-\lVert \gamma_i - \gamma_j\rVert^2_2

GRU4Rec (2015)

세션 순서를 고려하여 다음에 클릭할 아이템을 예측하는 모델.
기존의 Matrix Factorization이나 Factorization Machine 기반 추천 방식이 세션의 순차성을 고려하지 못한다는 점을 극복함.

Session-based Recommendations with Recurrent Neural Networks

Session

  • 유저가 서비스를 이용하는 짧은 기간 동안의 행동 기록
  • 보통 클릭 로그나 페이지 방문 순서 등으로 구성됨

핵심 아이디어

  • Session sequence를 GRU 계열 RNN에 입력
  • 마지막 hidden state를 이용해 다음에 클릭할 아이템의 확률을 예측

모델 구조

  1. 각 아이템을 one-hot 또는 embedding vector로 변환
  2. GRU Layer를 통해 시퀀스를 처리
  3. 마지막 hidden state로 softmax 분포 계산

수식

  1. GRU transition:
ht=GRU(xt,ht−1)\mathbf{h}_t = \text{GRU}(\mathbf{x}_t, \mathbf{h}_{t-1})
  1. Softmax scoring:
y^t=softmax(Wo⋅ht+bo)\hat{y}_t = \text{softmax}(W_o \cdot \mathbf{h}_t + b_o)
  1. Loss (Ranking Loss - TOP1 loss 등):
L=∑(s,i+,i−)σ(y^i−−y^i+)+σ(y^i−2)L = \sum_{(s, i^+, i^-)} \sigma(\hat{y}_{i^-} - \hat{y}_{i^+}) + \sigma(\hat{y}_{i^-}^2)

학습 기법

  • 병렬 미니 배치 학습

    • Session 길이가 짧아 idle time이 많아질 수 있음
    • 여러 세션을 병렬적으로 묶어서 학습하는 구조 제안

  • Negative Sampling 전략

    • 아이템 수가 많아서 전부 학습하기 힘듦 → Negative Sampling
    • 인기 많은 아이템 위주 샘플링: 상호작용 없는 인기 아이템은 관심 없는 아이템이라고 가정

Neural Attentive Recommendation Machine (NARM)

user의 취향을 global level(GRU)과 local level(GRU + attention)로 분리

Neural Attentive Session-based Recommendation

모델 구조

Global Encoder: Sequential Behavior Modeling

narm_global

각 state를 계산

ht=GRU(xt,ht−1)\mathbf{h}_t = \text{GRU}(\mathbf{x}_t, \mathbf{h}_{t-1})

세션의 전체 표현은 마지막 state로 정의

cg=hT\mathbf{c}_g = \mathbf{h}_T

Local Encoder: Attention-based Purpose Modeling

narm_local

각 시점의 attention score를 계산

et=q⊤⋅σ(W1hT+W2ht+b)e_t = \mathbf{q}^\top \cdot \sigma(\mathbf{W}_1 \mathbf{h}_T + \mathbf{W}_2 \mathbf{h}_t + \mathbf{b})

정규화

αt=exp⁡(et)∑k=1Texp⁡(ek)\alpha_t = \frac{\exp(e_t)}{\sum_{k=1}^{T} \exp(e_k)}

최종 local score

cl=∑t=1Tαtht\mathbf{c}_l = \sum_{t=1}^{T} \alpha_t \mathbf{h}_t

전체 구조

narm_final

SASRec

Self-Attentive Sequential Recommendation

Transformer 구조 기반의 시퀀스 추천 모델.
사용자의 과거 클릭 시퀀스를 기반으로 다음 아이템을 예측.

  • 구조
    • Transformer encoder 기반
    • item embedding + position embedding → self-attention
  • 특징
    • Dropout 적용 (embedding layer)
    • Input/output embedding 공유
    • Negative sampling + Binary cross entropy loss
  • 장점
    • RNN 기반 모델과 달리 병렬 처리 가능
    • 긴 시퀀스에도 효과적으로 학습 가능

수식

Loss=−∑su∈S∑t∈{1,…,n}[log⁡(σ(rot,t))+∑j∉sulog⁡(1−σ(rj,t))]Loss = - \sum_{s^u \in \mathcal{S}} \sum_{t \in \{1, \dots, n\}} \left[ \log(\sigma(r_{o_t, t})) + \sum_{j \notin s^u} \log(1 - \sigma(r_{j, t})) \right]
  • rot,tr_{o_t, t}: 시퀀스의 정답 아이템의 score
  • σ\sigma: 시그모이드 함수
  • j∉suj \notin s^u: negative sample로 사용되는 아이템

→ MC, RNN, CNN 기반의 기존 모델보다 병렬성과 정확도 측면에서 뛰어남

BERT4Rec

Bidirectional Encoder Representations from Transformers for RecSys

BERT 구조를 추천 시스템에 적용한 모델.
과거 + 미래 정보를 모두 활용하여 시퀀스 예측 정확도 향상.

  • 구조
    • Transformer encoder 기반
    • Masked item prediction 방식으로 학습
  • 특징
    • 양방향 self-attention 사용
    • Input/output embedding 공유
    • Cross-entropy loss 사용
  • 장점
    • 양방향 컨텍스트 활용
    • 다양한 위치 정보 학습에 유리

S3-Rec (Self-Supervised Learning for Sequential Recommendation with Mutual Information Maximization)

Self-Supervised Learning for Sequential Recommendation with Mutual Information Maximization

BERT4Rec 구조에 자기지도 학습을 결합한 모델.
Side information과 mutual information을 활용하여 더 강한 표현 학습 가능.

  • 구조 s3rec
    • BERT-like encoder + 4가지 auxiliary loss
  • 4가지 self-supervised task
    • Associated Attribute Prediction
    • Masked Item Prediction
    • Masked Attribute Prediction
    • Segment Prediction
  • 장점
    • Label 없이도 표현 학습 강화
    • 데이터 효율성 향상

CL4SRec (Contrastive Learning for Sequential Recommendation)

Contrastive Learning for Sequential Recommendation

시퀀스 추천에 contrastive learning 적용.
다양한 증강 기법을 통해 더 일반화된 시퀀스 표현 학습.

  • 구조
    • SASRec 기반 + contrastive loss 추가
  • augmentation 기법
    • item masking
    • cropping
    • reordering
  • loss
    • contrastive loss (positive pair는 유사하게, negative는 멀게)
  • 장점
    • label 없이 robust한 표현 학습
    • 적은 데이터에서도 성능 향상

수식

  • 전체 loss 함수:
Ltotal=Lmain+λLclL_{total} = L_{main} + \lambda L_{cl}
  • Main loss: 다음 아이템 예측을 위한 cross-entropy 기반 loss
Lmain(su,t)=−log⁡exp⁡(su,tTvt+1+)exp⁡(su,tTvt+1+)+∑vt+1−∈V−exp⁡(su,tTvt+1−)L_{main}(s_u, t) = -\log \frac{\exp(s_{u,t}^T v_{t+1}^+)}{\exp(s_{u,t}^T v_{t+1}^+) + \sum_{v_{t+1}^- \in V^-} \exp(s_{u,t}^T v_{t+1}^-)}
  • Contrastive loss: 같은 example의 augment끼리는 유사하게, 다른 example과는 구분되도록 학습
Lcl(suai,suaj)=−log⁡exp⁡(sim(suai,suaj))exp⁡(sim(suai,suaj))+∑s−∈S−exp⁡(sim(suai,s−))L_{cl}(s_u^{a_i}, s_u^{a_j}) = -\log \frac{\exp(\text{sim}(s_u^{a_i}, s_u^{a_j}))}{\exp(\text{sim}(s_u^{a_i}, s_u^{a_j})) + \sum_{s^- \in \mathcal{S}^-} \exp(\text{sim}(s_u^{a_i}, s^-))}
  • suai,suajs_u^{a_i}, s_u^{a_j}: 같은 example에서 파생된 augmentation
  • sim(⋅)\text{sim}(\cdot): cosine similarity 또는 inner product 기반 유사도
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