협업 필터링: Difference between revisions
From IT Wiki
No edit summary |
m (문자열 찾아 바꾸기 - "분류:데이터/통계학" 문자열을 "분류:데이터 과학" 문자열로) |
||
| (4 intermediate revisions by 2 users not shown) | |||
| Line 1: | Line 1: | ||
[[분류:디지털 서비스]][[분류:데이터 | [[분류:디지털 서비스]][[분류:데이터 과학]] | ||
;Collaborative Filtering | ;Collaborative Filtering | ||
;다수의 사용자, 아이템을을 기반으로 수집한 정보를 기반으로 사용자의 관심 아이템을 분류하고 예측하는 [[추천 시스템]]의 주요 기법 | ;다수의 사용자, 아이템을을 기반으로 수집한 정보를 기반으로 사용자의 관심 아이템을 분류하고 예측하는 [[추천 시스템]]의 주요 기법 | ||
| Line 19: | Line 12: | ||
* [[코사인 유사도]]: 0~1 값을 가지며, 0 이면 관계없음. 1 이면 완전 동일 | * [[코사인 유사도]]: 0~1 값을 가지며, 0 이면 관계없음. 1 이면 완전 동일 | ||
* 클러스터링: KNN, K-Mean 등의 머신러닝 기반 클러스터링 기법 사용 | * 클러스터링: KNN, K-Mean 등의 머신러닝 기반 클러스터링 기법 사용 | ||
== 문제점과 해결법 == | |||
* 문제점 | |||
** [[콜드 스타트]]: 새로운 영화, 새로운 회원, 서비스 신규 오픈 등 데이터가 없으면 추천 불가 | |||
* 해결법 | |||
** 비개인화 [[추천 시스템]] 활용 | |||
Latest revision as of 23:28, 6 May 2020
- Collaborative Filtering
- 다수의 사용자, 아이템을을 기반으로 수집한 정보를 기반으로 사용자의 관심 아이템을 분류하고 예측하는 추천 시스템의 주요 기법
유형[edit | edit source]
- 사용자 기반: 비슷한 취향을 가진 사용자가 좋게 평가한 아이템 추천
- 아이템 기반: 자주 함께 추천되는 아이템 추천
상관관계 측정 방법[edit | edit source]
- 피어슨 상관계수: -1~1 값을 가지며, 0 이면 관계없음, 1 이면 완전 동일, -1은 역으로 동일
- 코사인 유사도: 0~1 값을 가지며, 0 이면 관계없음. 1 이면 완전 동일
- 클러스터링: KNN, K-Mean 등의 머신러닝 기반 클러스터링 기법 사용
