딥러닝/추천시스템 검색 결과

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추천시스템 - 모델기반 협업필터링

이웃기반 vs 모델기반 차이 이웃기반 협업필터링이란? 메모리 기반 : 과거에 있던 데이터(user-item)를 기반으로 새로운 아이템을 예측 1) 구현이 간단 2) Model-based CF에 비해 계산량이 적음 3) 새로운 user, item이 추가되더라도 비교적 안정적 4) 새로운 content(user 또는 item)를 추천할 수 있다. 모델기반 협업필터링이란? 머신러닝(and 특징)을 가장 잘 활용한 추천알고리즘의 일종이자 주어진 데이터를 활용하여 모델을 학습한다. 항목간 유사성보단 데이터의 패턴을 학습하며 데이터(유저)의 잠재적 특성(선호하는 취향)을 파악하는 모델이다. 1) 알고리즘의 크기 : 데이터로 구성된 행렬보다 압축된 형태로 저장된다. 2) 학습과 예측 속도 : 미리모델을 준비하여, 준..
딥러닝/추천시스템 2021. 8. 18. 11:21
추천시스템2 - Neighborhood Based Collaborative Filtering

1. Introduction Neighborhood based collaborative filtering 알고리즘은 다른 말로 memory-based algorithm이라고도 불린다. 이 알고리즘은 비슷한 유저는 특정 아이템에 비슷한 평점을 준다는 아이디어에 기반한다. 이런 Neighborhood based collaborative filtering에는 두 가지 타입이 존재한다. 1.1 User-based collaborativefiltering 유저 A와 비슷한 유저들의 평점이, 유저 A 추천에 사용되는 경우다. 유저 A의 각 아이템 예측 평점은 유저 A가 속하는 동료 집단(peer)의 평점으로 계산된다. - 평점을 예측할 때 이웃 유저를 이용해서 예측(이웃 유저 = 비슷한 유저 = 평점 행렬의 행) ..
딥러닝/추천시스템 2021. 8. 3. 16:35
추천시스템1 - 추천시스템이란?, 추천 알고리즘의 종류

1. An Introduction to Recommender Systems 인터넷이 발전됨에 따라 아이템 구매 및 선호에 대한 사용자의 피드백을 얻기 쉬워졌다. 이런 피드백을 바탕으로 과거의 사용자-아이템 간 데이터를 활용해 취향을 고려한 아이템을 추천하는 것이 추천시스템의 기본적 아이디어이다. 추천 알고리즘은 대표적으로 아래와 같이 3가지가 있다. Collaborative Filtering : 협업필터링 Content-based Recommender Systems : 컨텐츠 기반 추천시스템 Knowledge-based systems : 지식 기반 추천 시스템. 1.1 Goals of Recommender Systems 추천시스템의 목적을 논하기 전에, 두 가지 추천 문제에 대해 알아보자. 1) Pred..
딥러닝/추천시스템 2021. 7. 28. 15:31