#ab-test
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AI & Data › Recommender System
실시간 추천과 실험: 밴딧, 피드백 지연, A/B 테스트뉴스처럼 수명이 짧은 콘텐츠를 사용자 반응에 맞춰 바로바로 추천하는 방법을 정리했다. ε-greedy·톰슨 샘플링·UCB로 탐색과 활용을 오가는 멀티암드 밴딧, 사용자 군집·아이템 특징과 밴딧을 묶은 타기팅, 뉴스용 보정(시간 감쇠·위치 편향·중복 회피), 클릭률의 한계와 열독률, 피드백 지연이 성능에 주는 영향, 실시간 파이프라인 구조, 노출 편향을 걷어 낸 인기 콘텐츠, 버킷 A/B 테스트, 여론에 영향을 주는 추천의 투명성과 사용자 조절권을 다룬다.