devmoon

이전에 Item2Vec이나 Matrix Factorization을 사용할 때, 벡터공간에 유저나 아이템을 투영시켜서 현재 아이템과 가장 가까운 벡터를 찾아 추천하는 방법을 사용했었다. 아이템의 개수가 100개 정도라면 모든 벡터와 현재 벡터를 비교해서 얼마나 유사한지, 얼마나 가까이 있는지 연산을 할 수가 있지만, 아이템의 개수가 1억 개가 넘어간다면 이를 어떻게 처리해야 할지도 생각해보아야 한다. 따라서 이번에는 완벽하게 가까운 벡터를 찾아낼 수는 없지만, 높은 정확도를 가지고 가까운 벡터를 찾도록 도와주는 ANN에 대해서 소개한다. Brute Force KNN K-NN은 현재 나(벡터)와 가장 가까운 $k$개의 벡터를 의미한다. 가장 단순하게 생각했을 때, 모든 벡터와의 거리 연산, 유사도 연산을 사..