[면접 합격자료] 버킷플레이스(오늘의집) Software Engineer, Machine Learning 합격 문항 기출 최종합격

1. 머신러닝 모델을 이용하여 추천시스템을 개발할 때 고려해야 할 주요 데이터 특성은 무엇인가요

추천시스템 개발 시 고려해야 할 주요 데이터 특성으로는 사용자 행동 데이터, 아이템 특성, 그리고 시점별 변동성을 포함한 시간적 특성이 있습니다. 사용자 행동 데이터는 클릭수, 구매이력, 찜하기, 조회수 등 사용자 활동의 정량적 수치를 반영하며, 예를 들어 평균 조회수는 하루에 15회 이상인 사용자와 3회 이하인 사용자를 구분할 수 있습니다. 아이템 특성은 카테고리, 가격, 평점, 태그 등 아이템 간 차별성을 나타내며, 이를 통해 유사도 측정을 수행하는 것이 중요합니다. 데이터의 희소성 문제도 고려해야 하며, 예를 들어 20만 개 상품 중 구매 비율이 0. 5% 이하인 경우 추천 정확도가 저하될 수 있기 때문에 희소성 해결을 위한 임베딩 기법 활용이 필요합니다. 시점별 변동성은 신제품 출현이나 계절별 할인 등 단기적 트렌드 변화를 반영하는 것이 중요하며, 예컨대 여름 시즌에는 에어컨 관련 상품 추천이 증가합니다. 이러한 특성들을 적절히 전처리하고 피쳐 엔지니어링 기법을 적용하지 않으면 추천 정확도가 20-30% 낮아질 수 있으며, 적절한 데이…