협업 필터링
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- Collaborative Filtering
- 다수의 사용자, 아이템을을 기반으로 수집한 정보를 기반으로 사용자의 관심 아이템을 분류하고 예측하는 추천 시스템의 주요 기법
유형
- 사용자 기반: 비슷한 취향을 가진 사용자가 좋게 평가한 아이템 추천
- 아이템 기반: 자주 함께 추천되는 아이템 추천
상관관계 측정 방법
- 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
- 문제점
- 콜드 스타트: 새로운 영화, 새로운 회원, 서비스 신규 오픈 등 데이터가 없으면 추천 불가
- 해결법
- 비개인화 추천 시스템 활용
