t-SNE 차원 축소 알고리즘을 활용한 대규모 오디언스 행동 벡터 시각화와 잠재 카테고리 고집적 클러스터링 진단 프로토콜 채널 생존율을 좌우하는 결정적 대응 절차
“박사님, 실시간 스튜디오 스튜디오 랩 대시보드 상에서 신규 유입 오디언스의 행동 로그가 기존 코어 구독자층의 잠재 공간 분포와 완전히 따로 놀고 있습니다. t-SNE 차원 축소 알고리즘으로 고차원 벡터를 2차원 평면에 매핑해 보니, 정상적인 고집적 클러스터 내부로 편입되지 못하고 무작위 분산(Random Variance) 형태로 사방에 파편화되어 찍히고 있어요. 이거 카테고리 임베딩 오염 및 알고리즘 디인덱싱(De-indexing) 직전의 파멸적…
