추천시스템 중 대화형 추천시스템(Conversation Recommendation System)에 대해 연구합니다. 추천시스템에서 가장 어려운 문제는 사용자의 정보가 없을 때 (Cold start problem), 그리고 사용자의 취향이 모호하거나 바뀌는 문제라고 생각합니다. 대화를 통해 이 문제를 해결할 수 있다고 생각합니다. 처음 만난 사람과 small-talk하는 것처럼, 대화를 하며 직접적 혹은 간접적으로 정보를 제공받고, 이를 통해 취향을 구체화해 사용자에게 적합한 추천을 해줄 수 있습니다. LLM을 이용해 어떻게 대화형 추천시스템을 구현할 수 있을지 고민하고 구현합니다. 이외에도 추천시스템과 관련된 자료들을 함께 보면서 공부합니다.

1. 관심 방향 단일 모델을 만드는 것보다는 다양한 모델과 시스템을 조합해 보다 나은 사용자 환경의 시스템(서비스)를 계획하고자 합니다. 너무 이론적이고 추상적인 내용보다는 실용적이고 쓰임이 있는 유형의 구현체를 목표로 합니다. 초기에는 관련연구와 케이스들을 스터디하며 지식을 쌓으며 방향을 잡아갈 예정입니다. 아래와 같은 순서의 반복일 것 같습니다. 관련 연구 스터디 -> 구현 -> 개선사항 회의 참고 논문 - https://arxiv.org/abs/2308.06212 현재 구현 중인 프로젝트 깃헙 주소 - https://github.com/SmallTalk2Rec/SmallTalk2Rec 2. 진행 방식 저희의 랩은 연구와 개발 중간의 성격을 띄고 있어 짧게는 구현 최종적으로는 논문을 목표로 진행하고자 합니다. 초기 프로토타입을 우선적으로 개발하고, 이를 부분부분 단계적으로 개선하고 고도화하는 방식을 계획 중입니다. - 1차 목표: 프로토타입 구현 (~10월말) 먼저 단순한 초기 시스템을 빠르게 구현해는 것이 1차 목표입니다. 대화를 통해 유저의 취향을 분석하고, 이를 이용해 추천을 하고 왜 이런 추천을 했는지 설명하는 것을 목표로 합니다. 즉 4가지의 세부목표가 있고, 이를 구현하는 것이 1차 목표가 될 것 같습니다. - 선호도 추출 - 추출한 결과를 데이터형태로 바꾸고 - 추출한 데이터로 추출 - 추천이유 설명 - 2차 목표: 단계적 개선 (~12월말) 1차 구현체를 한 부분씩 개선하는 것을 목표로 합니다. 시스템, 모델, task 등 어떤 부분을 개선할지는 팀원 간 회의를 통해 결정할 에정입니다. 다음과 같은 방식을 반복할 계획입니다. 개선사항 선정 회의 (1주) -> 관련 연구 스터디(2주) -> 개선사항 개발 및 구현(2주) - 3차 목표: 논문 작성 (25년 중으로 계획) 구현 과정에서 했던 고민들과 해결책들을 정리해서 논문을 작성하는 것을 목표로 합니다. 일정은 2차 목표를 달성한 후에 다시 정할 계획입니다. 3. 개발 세부사항 영화 도메인을 주제로 구현하고 프로그래밍 언어는 파이썬으로 진행합니다. 배포방식은 카카오톡 챗봇으로 구현할 생각입니다. 4. 모두의연구소와 공유 계획 각 목표가 끝난 후에 진행상황 및 연구들을 정리해서 글 혹은 발표 형식으로 공유드릴 생각입니다.

필수조건 - 추천시스템, 그래프 구조에 대한 기본적인 지식과 관심 - 적극적으로 지식과 진행상황을 공유해주는 사람 - 영화 좋아하는 사람 - 의사소통이 원활한 사람 - 주 1회 오프라인 참석이 가능한 사람 - 논문 읽고 그 내용을 공부할 수 있는 사람 - 인공지능에 대한 기초적인 지식 선택조건 (있으면 좋아요!) - 프론트, 백엔드 개발 경험 - 논문 작성 경험 *역할은 구분하지 않고 같이 스터디하면서 개발할 생각입니다.

사용하고 있는 서비스 중에서 추천시스템이 아쉽게 느껴졌던 기억이 있나요? 어떻게 개선할 수 있다고 생각하시나요? 원하는 추천시스템의 형태가 있나요?

가장 재밌게 본 영화를 알려주세요.

참여하는 목적을 알려주세요. 어떤 동기부여를 가지고 계신지 궁금합니다.

추천 받아서 만족했던 영화가 있나요? 어떤 이유 어떤 영화를 추천 받았고, 왜 만족하셨나요?

선호하시는 협업 방식이 있나요? 어떤 방식의 의사소통을 즐겨 하시나요?

추천시스템에 왜 그래프 구조가 효과적인가요? 구체적인 사용 사례와 이유를 설명해주세요.