협업 필터링: Difference between revisions

From IT Wiki
(새 문서: 분류:디지털 서비스분류:데이터 분석 ;Collaborative Filtering ;다수의 사용자, 아이템을을 기반으로 수집한 정보를 기반으로 사용자의 관...)
 
m (문자열 찾아 바꾸기 - "분류:데이터/통계학" 문자열을 "분류:데이터 과학" 문자열로)
 
(5 intermediate revisions by 2 users not shown)
Line 1: Line 1:
[[분류:디지털 서비스]][[분류:데이터 분석]]
[[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 5: Line 5:
== 유형 ==
== 유형 ==
[[파일:협업 필터링 유형.gif]]
[[파일:협업 필터링 유형.gif]]
* 사용자 기반
* 사용자 기반: 비슷한 취향을 가진 사용자가 좋게 평가한 아이템 추천
* 아이템 기반
* 아이템 기반: 자주 함께 추천되는 아이템 추천


== 상관관계 측정 방법 ==
== 상관관계 측정 방법 ==
Line 12: 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]

협업 필터링 유형.gif

  • 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

문제점과 해결법[edit | edit source]

  • 문제점
    • 콜드 스타트: 새로운 영화, 새로운 회원, 서비스 신규 오픈 등 데이터가 없으면 추천 불가
  • 해결법