협업 필터링(Collaborative Filtering)은 사용자들의 행동 데이터를 활용하여 개인의 선호도를 예측하고, 맞춤형 추천을 제공하는 기술입니다. 이 방식은 개별 사용자의 명시적 또는 암시적 피드백을 분석하여, 비슷한 취향을 가진 사용자나 유사한 특성을 가진 아이템을 추천하는 방식으로 추천 시스템에서 가장 널리 사용되는 방법 중 하나로 메모리 기반과 모델 기반 방법을 조합하여 성능을 최적화할 수 있습니다.
Ant Design의 Tree 컴포넌트를 활용하여 서로 다른 depth의 계층형 데이터를 하나의 공통 컴포넌트로 관리하는 방법을 설명하며, 동적 트리 데이터 생성, 체크박스 상태 관리, 검색 시 자동 확장 기능 등의 구현 방법을 상세히 다룹니다.
JPA를 사용한 백엔드 개발에서 검색 조건이 유동적으로 변하는 상황에 대응하기 위한 동적 쿼리 구현 방법으로, Criteria API, Specification, QueryDSL 등 각 방식의 특징과 구현 예시를 설명합니다.
생성형 AI, 특히 대규모 언어 모델(LLM)은 콜드 스타트 문제 해결에 새로운 가능성을 제공합니다. 데이터가 부족한 초기에는 사전 학습된 지식을 활용해 추천 품질을 높이고, 이후에는 기존 기법과의 하이브리드 접근을 통해 최적의 성능을 구현할 수 있습니다.
오픈 소스 라이센스는 소프트웨어의 자유로운 사용과 개발자의 권리 보호 사이의 균형을 맞추는 중요한 도구로, 상업적 이익과 오픈 소스 철학 사이의 갈등이 발생할 수 있습니다. 따라서 개발자는 GPL, LGPL, Apache, BSD, MIT 등 다양한 라이센스의 특성과 조건을 정확히 이해하고 프로젝트에 적합한 라이센스를 선택해야 합니다.
React 18에서 도입된 동시성(Concurrency) 기능은 렌더링 엔진의 성능을 획기적으로 개선하고, 사용자 경험을 크게 향상시켰습니다.
이번 글에서는 React 18의 동시성 관련 기능들과 이를 어떻게 활용할 수 있는지 살펴보고 더 나은 사용자 경험을 제공해 보도록 합시다.
추천 시스템에서 발생하는 가장 큰 난관 중 하나인 콜드 스타트 문제를 다룹니다. 신규 사용자, 새로운 상품 또는 콘텐츠가 추가되었을 때, 어떻게 정확한 추천을 제공할 수 있을까요?
애드몬스터 쇼츠 광고시스템의 기술적 구조에 대해 설명하며, 광고 송출 과정(등록, 검수, 데이터 적재, 선별 및 출력)과 Redis를 활용한 데이터 관리 방식을 다룹니다.
타임아웃은 특정 작업이 제한 시간 내에 완료되지 않으면 강제로 종료되는 메커니즘으로, TCP와 HTTP에서 중요한 역할을 합니다. 프론트엔드 개발자는 적절한 타임아웃 설정을 통해 사용자 경험을 개선하고 네트워크 성능을 최적화할 수 있습니다.
타입스크립트는 자바스크립트의 상위 집합으로서 정적 타입 검사를 통해 버그를 줄이고, 개발자 경험을 개선하며, 대규모 프로젝트의 유지보수성을 높이는 프로그래밍 언어입니다.
