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네이버가 쏘아 올린 ‘알고리즘 저널리즘’ 가치 생산 논쟁
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로봇 저널리즘

네이버가 쏘아 올린 ‘알고리즘 저널리즘’ 가치 생산 논쟁

네이버가 기계가 생산한 기사를 통합검색에 노출하지 않기로 했다는 소식 들으셨나요? 적지 않은 언론사들이 그동안 알고리즘 저널리즘, 즉 기계에 의한 기사 생산을 도입했던 것으로 알고 있습니다. 그렇게 생산된 기사는 네이버로도 전송되고

  • 이성규
    이성규
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뉴욕타임스

뉴욕타임스의 추천 엔진 개발의 교훈

원문 : Building the next new york times recommendation engine(2015) Content Based Filtering 첫번째 접근은 키워드 태그를 활용한 추천 엔진의 개발 작동 및 접근 방식 사용자별 30일 간의 열독 히스토리와 기사별 태그를 이용해 유사도를 매칭하는 방식 예를 들어, 클린턴이라는 태그가 포함된 기사 10개를 읽으면,

  • 이성규
    이성규
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추천 알고리즘

개인화 뉴스 추천 알고리즘, 이렇게 만들어보면

얼마전 개인 선호 분석에 기반한 개인 맞춤형 뉴스 추천 논문을 소개해드린 적이 있는데요. 읽어보니 아래와 같은 방식으로 진행이 되더군요. 제가 배운 바에 따르면 신경망 분석(neural network)은 복잡한 기계학습으로 시간이 좀 걸리고 hidden layer로 인해 결과값에 대한 근거나 이유를 설명할 수 없는 것으로

  • 이성규
    이성규
추천시스템의 한계와 '대중의 지혜'
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추천시스템

추천시스템의 한계와 '대중의 지혜'

'대중의 지혜' 대한 신뢰 “인간의 장점을 판별할 수 있는 민중의 자연적 능력을 의심하는 사람이 있다면, 아테네인들과 로마인들이 계속적으로 탁월한 선택을 한 것을 눈여겨볼 필요가 있다. 이것을 운이었다고 치부할 수는 없다.