User Profiling
정의
사용자 프로파일링(User Profiling)은 고객의 행동 이력에서 개인의 선호 프로파일(취향·맥락·잠재 패턴)을 추론해 벡터로 표현하는 과제다. 타겟팅(targeting)·세그멘테이션(segmentation)·추천(recommendation)이 공통으로 쓰는 입력층으로, 임상에서 환자의 공변량(covariate)·멀티모달(multimodal) 표현(Multimodal Clinical Data)에 대응하는 산업 측 표현에 해당한다.
직관적 이해
“이 사람은 무엇을, 왜, 어떤 숨은 패턴으로 소비하는가”를 행동 흔적에서 역으로 추론하는 것이다. 단순 인구통계가 아니라 행동에 기반한 잠재 선호가 핵심이다.
다층 프로파일 (multi-layer)
LLM Factor Rec의 3-Layer 설계:
| Layer | 질문 | 예 (음악) |
|---|---|---|
| L1 제품 | 무엇을 소비? | 장르·BPM·가격대 (객관) |
| L2 체감 | 어떤 감성·맥락? | 무드·에너지·청취 맥락 |
| L3 이론 | 무의식적 패턴? | 조성·코드 진행·리듬 복잡도 |
아이템 속성을 그대로 반영(mirror)해 유저 선호 벡터를 구성하고, 증분 갱신(기존 프로파일 요약 + 신규 행동)으로 계산을 효율화한다.
타겟팅에서의 역할
- Customer Segmentation의 원자 입력이 된다(프로파일 → 군집).
- Affinity Matrix(유저 선호 × 상품 속성 유사도)로 잠재 친화도를 산출하며, “잠재 친화는 높지만 실현은 낮은” 조합이 곧 타겟팅 기회다.
- uplift의 공변량 를 이루는 일부다.
관련 개념
- Targeting Overview ← 허브
- Customer Segmentation — 프로파일의 군집 요약
- Multimodal Clinical Data — 임상 측 대응 표현 (개인화 듀얼리티)
참고
- MOC-Targeting