강화학습을 통한 동적 앱 추천 시스템 구현 TensorFlow와 Keras를 활용하여 간단한 DQN 모델을 구현
강화학습을 통한 동적 앱 추천 시스템 구현 TensorFlow와 Keras를 활용하여 간단한 DQN 모델을 구현 최근 디지털 생태계에서 사용자 맞춤형 서비스의 중요성이 크게 대두되면서, 단순히 과거 데이터를 기반으로 한 정적 추천을 넘어서 실시간 사용자 피드백에 따라 동적으로 추천을 업데이트하는 시스템에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 이러한 환경에서 강화학습(Reinforcement Learning, RL)은 사용자의 행동과 환경의 변화를 지속적으로 반영하여 최적의 의사결정을 내릴 수 있는 강력한 도구로 주목받고 있습니다. 본 포스팅에서는 강화학습을 활용한 동적 앱 추천 시스템의 개념, 구성 요소, 모델 구현, 성능 평가 및 개선 방안에 대해 자세히 알아보고, 이를 실제 서비스에 적용할 수 있는 전략을 제시하고자 합니다. 동적 앱 추천과 강화학습의 만남 기존의 추천 시스템은 주로 사용자와 아이템 간의 정적 관계를 분석하여 추천 리스트를 산출하는 방식에 의존하였습니다. 그러나 앱 시장의 경우, 사용자의 행동 패턴이 시간에 따라 빠르게 변화하고 새로운 앱이 지속적으로 출시되는 특성상, 정적 모델로는 최신 트렌드와 개별 사용자의 선호 변화를 효과적으로 반영하기 어렵습니다. 이에 따라 강화학습 기반의 동적 추천 시스템은 실시간 사용자 상호작용 데이터를 활용하여 추천 정책을 지속적으로 업데이트하며, 사용자에게 가장 적합한 앱을 선택할 수 있도록 돕습니다. 강화학습은 에이전트가 환경과 상호작용하면서 보상(reward)을 최대화하는 행동(action)을 학습하는 방식으로 작동합니다. 앱 추천 시스템에 이를 적용할 경우, 에이전트는 사용자에게 특정 앱을 추천하는 행동을 취하고, 사용자의 클릭, 다운로드, 체류 시간 등의 피드백을 통해 보상을 얻으며, 이를 토대로 추천 정책(policy)을 업데이트합니다. 이러한 접근 방식은 기존의 정적 추천 알고리즘보다 사용자의 변화에 민첩하게 대응할 수 있다는 장점이 있습니다. 강화학습의 기본 원리와 추천 시스템 적용 강화학습의 ...