플러스프로젝트 배경
1 문제점 데이터 결측 및 매핑 실패로 인해 추천 결과 생성 불안정 조건이 증가할수록 추천 결과 반환 실패 발생 불완전 데이터 환경에서 추천 신뢰도 저하 2 프로젝트 목표 결측 데이터 환경에서도 안정적인 추천 결과 반환 데이터 불확실성을 고려한 추천 구조 설계 추천 시스템의 운영 안정성 확보 3 주안점 데이터 상태 기반 후보 분류 불확실성 노출 및 관리 추천 결과 반환 안정성 확보
프로젝트 성과
불완전 데이터 환경에서도 안정적인 추천 결과 반환 구조 설계
데이터 결측 상황에서도 결과 반환이 중단되지 않는 구조 구현
불확실성을 포함한 추천 방식 설계
데이터 결측을 제거하지 않고 관리하는 방식 적용
추천 시스템 운영 안정성 개선
데이터 품질에 관계없이 일관된 결과 제공 가능
핵심 기능
추천 후보 상태 분류 (확정 가능 / 불확실 / 제외)
추천 후보 상태 분류 (확정 가능 / 불확실 / 제외)
진행 단계
데이터 결측 및 문제 정의
2025.09.
데이터 결측 및 문제 정의
프로젝트 상세
본 프로젝트는 결측 데이터가 존재하는 환경에서 추천 시스템이 안정적으로 동작할 수 있도록 운영 정책을 설계한 연구 기반 프로젝트입니다. 일반적인 추천 시스템은 데이터가 완전하다는 가정 하에 동작하지만, 실제 환경에서는 데이터 누락, 매핑 실패, 정보 불확실성 등의 문제가 발생하며, 이로 인해 추천 결과가 불안정해지거나 반환 자체가 실패하는 문제가 발생할 수 있습니다. 이 프로젝트에서는 이러한 문제를
