모델 별 가중치를 고려하지 않을 때(Simple average)

• 승렬 코드
  1. 모델 별로 하나씩(for문) 뽑으면서, set으로 중복을 제거한다.
  2. set의 원소가 10개가 될 때 dataframe에 추가한다.
  • 이때 중복이 발생한다면 (for문에서) 앞에 놓인 모델의 아이템이 우선적으로 들어간다.

Issue

1. 모델 별로 weight를 줄 수 없다.
2. 중복이 발생했을 때 특정 모델만 선택하기 어렵다?

모델 별 가중치를 고려할 때(Weighted average)

• 수헌 코드
  1. 처음에 설정한 모델 별 비율 값만큼 중복을 허용하면서 아이템을 뽑아온다.
  2. 중복이 있는 아이템을 drop하고 그 자리를 기존 후보에서 채운다.
     1. 기존 비율을 고려하는 방향 1.
     2. 아이템 추천 순위를 고려하는 방향