[추천시스템] Buy It Again: Modeling Repeat Purchase Recommendations (Bhagat et al., 2018)

Amazon의 재구매 추천시스템에 관한 논문 리뷰입니다.

 

딥러닝이나 그래프 마이닝과 같은 최신 기법에 의거한 방법론이 아닌, 통계 모델링으로 재구매 특성을 표현한 것이 큰 특징입니다.

 

특히, '재구매 가능한' 물품에 대해서 구매가 이뤄졌을 때, 직후에는 해당 제품을 추천하지 않고, 시간의 흐름에 따라 구매욕구가 올라왔을 때 다시 추천을 하는 의미있는 계절성 추출이 흥미로우며, 

 

기저귀, 분유 등과 같이 초기에는 활발하게 특정 주기에 맞춰 구매하지만, 아기가 커갈수록 구매가 감소하는 그리고 영영 구매하지 않게 되는 특성을 어떻게 반영했는지에 집중해서 논문을 보면 될 것 같습니다.

 

또한, "감마분포, 푸아송분포를 어떻게 활용했는지", 

"어떠한 Offline 테스트를 거쳐서 며칠 동안 어떻게 online 테스트(A/B테스트)를 진행했는지" 등도 흥미로운 관점이 될 수 있습니다.