반응형 Recommender System4 [Recsys] 추천시스템 알고리즘 - 협업 필터링(Collaborative filtering) 본 글은 Recommender Systems(Charu C. Aggarwal), 추천 시스템 기법 연구동향 분석(손지은, et al.)을 참고하여 정리한 내용들을 바탕으로 작성한 글입니다. 협업 필터링 해당 포스팅에서는 추천시스템 알고리즘 중 협업 필터링 방식에 대해 정리해보았다. 협업 필터링은 '특정 아이템에 대해 선호도가 유사한 고객들은 다른 아이템에 대해서도 비슷한 선호도를 보일 것'이라는 기본 가정을 바탕으로 사용자 혹은 아이템간 유사도를 기반으로 선호도를 예측하는 방법이다. 콘텐츠 기반 접근방식이 사용자와 아이템 정보에만 의존하여 선호도를 예측하는 반면, 협업 필터링은 사용자가 아이템에 대해 평가한 정보를 사용해 선호도를 예측한다. 이것이 가장 큰 차이점이다. 즉, 추천대상이 되는 고객과 취향이.. 2022. 12. 22. [Recsys] 추천시스템 알고리즘 - 콘텐츠 기반(Content-based) 본 글은 Recommender Systems(Charu C. Aggarwal), 추천 시스템 기법 연구동향 분석(손지은, et al.)을 참고하여 정리한 내용들을 바탕으로 작성한 글입니다. 콘텐츠 기반 접근방식 해당 포스팅에서는 추천시스템 알고리즘 중 콘텐츠 기반 접근방식을 정리해보았다. 콘텐츠 기반 접근방식은 아이템의 콘텐츠를 직접 분석하여 아이템과 아이템 혹은 아이템과 사용자 선호도간 유사성을 분석하여 이를 토대로 고객에게 아이템을 추천해주는 방식이다. 위 그림은 콘텐츠 기반 접근방식 추천 기법을 보여주고 있다. 사용자가 직접 입력한 정보나, 사용자가 아이템에 대해 평가한 점수 혹은 과거 구매내역을 바탕으로 생성 된 정보를 통해 선호하는 아이템을 파악. 미리 선정된 기준을 통해 분류된 아이템 카테고리.. 2022. 12. 19. [Recsys] 추천시스템 - 데이터 형태, 평가지표 본 글은 Recommender Systems(Charu C. Aggarwal)라는 책과 다양한 블로그를 참고하여 정리한 내용들을 바탕으로 작성한 글입니다. 데이터 형태 요즘 다양한 분야에서 추천시스템이 활용되면서 다양한 알고리즘들이 생겨나고 적용되고있다. 추천시스템의 대표적인 알고리즘 전에 추천시스템에 활용되는 데이터의 형태와 평가지표를 먼저 정리해보고자 한다. Explicit Data vs Implicit Data 추천시스템에 활용되는 데이터 형태를 크게 다음과 같이 나눌 수 있다. Explicit Data 유저가 자신의 선호도를 직접(Explicit) 표현한 Data 유저의 호불호를 명백히 알 수 있기 때문에 강력하지만 데이터를 얻기 힘듬 ex) 평점, 영화 리뷰, 구독, 차단 데이터 등 Implic.. 2022. 12. 13. [Recsys] 추천시스템이란? 본 글은 Recommender Systems(Charu C. Aggarwal)라는 책과 다양한 블로그를 참고하여 정리한 내용들을 바탕으로 작성한 글입니다. 추천시스템 추천시스템은 사용자(user)에게 상품(item)을 제안하는 소프트웨어 도구이자 기술이다. 이러한 제안은 어떤 상품을 구매할 지 또는 어떤 음악을 들을지와 같은 다양한 의사결정과 연관되어있다. 인터넷이 발전됨에 따라 아이템 구매 및 선호에 대한 사용자의 피드백을 얻기 쉬워졌고, 이런 피드백을 바탕으로 과거의 사용자-아이템 간 데이터를 활용해 취향을 고려한 아이템을 추천하는 것이 추천시스템의 기본적 아이디어이다. 추천시스템의 진정한 묘미는 사용자 자신도 좋아하는지 몰랐던 취향을 시스템이 발견하고 그에 맞는 콘텐츠를 추천해주는 것이다. 이러한 .. 2022. 12. 12. 이전 1 다음 반응형
