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* 세션명 : Evolution of personalization/Recommendation for video workflows
* 일자 : 2019/12/02 15:15~16:15
* 장소 : Mirage, Events Center B3 Green
Recommendation과 Personalization의 AWS Prime 적용 가이드에 대해서 설명을 들을 수 있었으며, Recommendation과 Personalization의 다른 점을 알수 있어고, 이 과정을 Prime Video서비스를 진행하면서 경험을 할 수 있었습니다. Non-personalized recommendations의 경우는 Curated shelf at store, Zagat survey, Initial home page of streaming site, AFI’s 100 Years… 100 Movies, Website/newspaper best of lists 등이 있으며, 비디오서비스에서 추천과 개인화의 몇가지 타입이 있으며, 이는 홈페이지에서 비디오를 추천하는 경우, 장르와 카데코리 방법, 아이템별 유사성 고려, 개인 re-ranking, 레이아웃의 고객지향적 방법, 아트워크/썸네일의 고객지향적 변경, 알림 등에 따라 나뉘어져 있습니다. 추천/개인화를 위한 강력한 피드백은 클릭/watch contents, 구입, 등록/팔로우, 카트에 추가 등이 있습니다. AWS service for recommendation engins은 AWS Personalize, SageMaker, AWS EMR, AWS Elastic Compute Cloud/AWS Deep Learing AMI/Container, Partner solutions가 있습니다.
[참고사진: 간단한 해결 아키텍처(초기)]
피드백 분석과 추천을 위하여 알고리즘을 고민하던 활동들을 알 수 있었으며, 이러한 복잡한 과정을 단순화하여 기능을 집약시켜 둔 서비스로서의 Personalize, Recommendation을 알수 있었던 세션이었습니다.