內容 基盤 필터링(Content-Based Filtering) 알고리즘의 하나인 NRMS 모델을 活用합니다. 記事 내 單語의 重要度와 單語 사이의 關係를 分析하고, 主要 主題를 推論합니다. 이를 바탕으로 使用者가 읽은 記事에서 ‘使用者의 選好度를 나타내는 重要 뉴스’가 무엇인지 推論합니다.
- NRMS 點數는 '學習된 記事/유저 벡터'에 對해 벡터 內的 演算을 適用, 使用者 벡터와 뉴스 벡터 사이의 類似度를 計算합니다. 卽, 有司도 點數가 높을수록 使用者의 該當 記事에 對한 豫想 選好度가 높다는 意味입니다.