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@@ -244,19 +244,13 @@ Zipf의 법칙은 "순위 `r`인 항목의 빈도 ∝ `1/r^s`"이고 고전적
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 하이라이트 수 | 500 | 225 | 141 | 79 | 35 | 6 | 3 | 1~2 |
<!-- techviz:begin id=skew-profile context-sha256=1bb38964ca2a849690f5355646c1aa988111b4cd4e1055c6cb05cf7e5fc35cde -->
<!-- techviz:generate id=skew-profile -->
![균일분포, 정규분포, Zipf-like 합성 분포를 분포 형태와 극단적 소수, 스트레스 조건 재현 여부, 선택 결과로 나란히 비교한 도표.](assets/diagrams/skew-profile/skew-profile.svg)
| 분포 | 형태는? | 극단적 소수가 있나? | 스트레스 조건을 재현하나? | 선택 결과는? |
|---|---|---|---|---|
| 균일분포 | 모두 3개 | 없음 | 재현 못함 | 제외 |
| 정규분포 | 평균 근처 집중 | 없음 | 재현 못함 | 제외 |
| Zipf-like 합성 분포 | 무거운 머리 + 긴 꼬리 | 있음 · 1위 500개 | 재현 | s=1.15 합성 분포 |
<details>
<summary>Diagram description</summary>
왼쪽부터 균일분포, 정규분포, Zipf-like 합성 분포를 같은 네 기준으로 비교합니다. 균일분포는 모든 아이템이 3개이고, 정규분포는 평균 근처에 몰려 둘 다 극단적으로 많은 소수를 만들지 못하므로 제외됩니다. Zipf-like 분포는 소수의 인기 아이템이 압도적인 무거운 머리와 나머지의 긴 꼬리를 만들며, 지수 s=1.15와 상한 500·하한 1을 사용해 매우 많은 하이라이트 조건과 Top-N 필요성을 재현하는 합성 스트레스 분포로 선택됩니다.
</details>
[Editable source](assets/diagrams/skew-profile/skew-profile.drawio) · [Grounded VizSpec](.techviz/skew-profile/spec.json)
<!-- techviz:end id=skew-profile -->
Zipf-like 분포만 무거운 머리와 긴 꼬리를 함께 재현합니다.
왜 균일·정규분포가 아니라 편중 분포인가:
- 균일(모두 3개)이면 과제의 "페이지에 하이라이트가 아무리 많아도"라는 조건을 재현하지 못합니다. 머리(수백 개)가 만드는 전송량·메모리 압박도, 아이템별 최신 3개(Top-N)를 뽑아야 하는 필요성도 사라집니다.