미디어 추천 다각화

단일 추천 요청에서 반환된 미디어 추천 결과가 비슷해 보이지 않고 더 다양하게 하려면, 다각화를 사용 설정하면 됩니다. 이 기능은 일반 추천이나 검색이 아닌 미디어 추천에만 사용할 수 있습니다.

일반적으로 다각화를 통해 추천 패널에 유사한 콘텐츠가 표시될 가능성이 줄어들지만 일부 좋은 추천도 삭제될 위험이 있습니다.

다각화는 서빙 구성 수준에서 설정됩니다. 미디어 추천 앱별로 여러 서빙 구성을 보유할 수 있으며, 각 구성에는 서로 다른 다각화 설정이 적용될 수 있습니다. 서빙 구성에 대한 자세한 내용은 서빙 구성 만들기 및 관리를 참조하세요.

두 가지 유형의 다각화를 사용할 수 있는데, 규칙 기반 다양성과 데이터 기반 다양성입니다.

규칙 기반 다양성

규칙 기반 다양성은 콘텐츠와 함께 업로드된 카테고리를 기반으로 합니다. 규칙 기반 다양성을 사용하여 다양한 카테고리의 콘텐츠를 추천합니다. 다각화는 레벨별로 구성되어 있으며 다각화 레벨이 높을수록 카테고리당 표시되는 항목 수가 줄어듭니다. 이 다각화 유형은 콘텐츠에 고품질 카테고리가 있는 경우에 가장 효과적입니다.

다각화 수준	카테고리당 최대 항목 수
없음	무제한
낮음	3
보통	2
높음	1
자동	콘텐츠에 따라 다름

일반적으로 규칙 기반 다양성을 설정하고 필터 추천을 사용하는 것은 권장하지 않습니다. 자세한 내용은 필터 및 다각화 설정을 참조하세요.

데이터 기반 다양성

데이터 기반 다양성을 사용하여 관련성과 다양성 간에 균형을 맞추는 추천 결과를 생성합니다. 데이터 기반 다양성은 제목이나 카테고리와 같은 콘텐츠 메타데이터를 학습합니다. 데이터 기반 다양성은 제목이나 카테고리의 단어를 사용하는 대신 시맨틱 유사성을 사용하여 성능이 우수한 다각화를 생성합니다.

다각화 수준	최대 유사 항목 수
없음	무제한
낮음	3
보통	2
높음	1
자동	콘텐츠에 따라 다름