사용자 디바이스를 위한 임베딩 테이블 크기를 조절하는 방법 및 이를 위한 장치
본 발명의 일 실시 예에 따른 프로세서 및 메모리를 포함하는 장치가 사용자 디바이스를 위한 임베딩 테이블 - 상기 임베딩 테이블은 포함하고 있는 모든 아이템 각각에 대한 가중치값이 부여되어 있으며, 상기 장치는 하나 이상의 특정 서비스에 대한 모든 아이템을 포함하는 임베딩 테이블을 포함하고 있음 - 크기를 조절하는 방법은 (a) 상기 사용자 디바이스의 메모리 용량 정보에 따른 초기 설정값 개수인 k(k는 양의 정수)개 만큼의 아이템을 포함하는 제1 임베딩 테이블을 상기 사용자 디바이스에 발송하고, 소정의 처리를 진행하여 상기 사용자 디바이스가 포함하는 추천 모델의 구동에 최적화된 제N(N은 양의 정수) 임베딩 테이블이 포함하는 아이템의 개수인 K(K는 양의 정수)를 결정하는 제1 단계 및 (b) 상기 결정한 K에 따라 상기 사용자 디바이스에 발송한 K개의 아이템을 포함하는 제N 임베딩 테이블에 대하여 상기 추천 모델의 학습에 의해 갱신된 상기 K개의 아이템에 대한 가중치값을 포함하는 제N′ 임베딩 테이블을 수신하고, 소정의 처리를 진행하여 재선정한 K개의 아이템을 포함하는 제N+1 임베딩 테이블을 상기 사용자 디바이스에 발송하는 제2 단계를 포함하며, 상기 제1 임베딩 테이블과 제N+1 임베딩 테이블의 크기는 상이하다.
상세 설명
기술분야
본 발명은 사용자 디바이스를 위한 임베딩 테이블 크기를 조절하는 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것이다. 보다 자세하게는 사용자 디바이스가 포함하는 추천 모델의 학습에 부담을 줄일 수 있음과 동시에 추천 모델의 예측 정확도 감소를 최소화할 수 있는 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것이다.
해결하려는 과제
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 종래 서버에 국한되어 제공되었던 추천 기능을 사용자 디바이스에게 부담이 되지 않는 선에서 사용자에게 제공하게 함으로써 서버 사용에 따른 시간 및 비용상의 문제를 해결할 수 있는 임베딩 테이블 크기를 조절하는 방법 및 이를 위한 장치를 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 또 다른 기술적 과제는 사용자 디바이스의 메모리 용량을 충분히 고려하여 사용자 디바이스별로 최적화된 크기의 임베딩 테이블을 제공함으로써 보다 향상된 추천 기능을 제공할 수 있는 임베딩 테이블 크기를 조절하는 방법 및 이를 위한 장치를 제공하는 것이다.
발명의 효과
상기와 같은 본 발명에 따르면, 사용자 디바이스의 메모리 용량에 기초하여 사용자 디바이스의 구동에 부담이 되지 않는 크기의 임베딩 테이블을 사용자 디바이스에 제공할 수 있는바, 종래 서버에 국한되었던 추천 기능의 일부를 사용자 디바이스로 옮길 수 있으므로 서버 사용에 따른 시간 및 비용상의 문제를 해결할 수 있다.
또한, 사용자 디바이스의 메모리 용량을 충분히 고려하여 사용자 디바이스 별로 최적화된 크기의 임베딩 테이블을 제공할 수 있는바, 보다 향상된 추천 기능을 제공할 수 있다.
