728x90 반응형 추천시스템9 연구주제를 위한 논문 리뷰 연구 주제를 정하기 위해서 우선적으로 해야할 것. 1. 내가 최대한 하고자 하는 것인지를 고려하자. 현재 추천시스템은 대부분의 광고, 영업, 판매, 전략 등의 부서에서 이를 활용한 서비스를 구축하여 원하는 결과를 얻고 있다. 나는 이러한 추세에 녹아들어 향후 속하게될 도메인에서 사업에 대한 이해를 바탕으로 그 사업을 위해 최적화된 추천시스템을 구현하고 유지 보수 하는 일을 하고 싶다. 그렇기 때문에 추천시스템에 관련한 기초적인 이론과 구현은 물론 나만의 생각과 가설을 세워보면서 더 나은 방법을 생각해보며 실력을 키우고 있는 중이다. 그렇기 때문에 나는 추천시스템 관련 논문을 석사졸업 전에 완성할 것이다. 해야 하는 일과 배우고 싶고 실력을 쌓고 싶은 분야이다. 내가 하고자 하는 것이 맞다. 2. 이전 연.. 2020. 1. 10. 사용자간 유사도를 활용한 협업필터링 추천 예제 지난 장에서 가장 기본적인 예제를 통해서 사용자 간의 유사도를 구해보는 작업을 하였다. 이번 장에서는 사용자들 간의 유사도를 바탕으로 모든 항목에 대해서 예측값을 계산하고, 높은 예측 값을 갖는 상위 N개의 추천 목록을 생성하는 작업을 해보도록한다. KNN 가중치 예측 기법 예제 풀이 방법 1. 대상과 가장 유사도가 높은 k의 대상의 영화 평점과 유사도를 통해 추측평점(유사도 x (타인의)영화평점)을 구한다. 2. 추측평점의 총합을 구한다. 3. (추측평점 총합계)/(유사도 합계) 계산을 통해 예상평점을 뽑아낼 수 있다. 협업 필터링의 구성 1. 메모리 기반 1.1 사용자 기반 2019. 11. 24. 추천시스템 개념 위키피디아에서의 추천시스템; 정보 필터링(Information Filtering)기술의 일종으로, 특정 사용자가 관심을 가질만한 정보(영화, 음악, 책, 뉴스, 이미지, 웹 페이지 등)를 추천하는 것이다. 추천시스템의 종류에는 현재 가장 많이 사용하는 협업필터링(Collaborative filtering) 기법이 있고, 이외에 콘텐츠 기반 필터링(Content-based filtering), 하이브리드 추천시스템(Hybrid recommender systems) 등이 있다. 1. Collaborative filtering: 협업 필터링이라고 불리는 이 필터링 기법은 우선 위키피디아의 정의를 보면 사용자의 행동, 활동 또는 선호도에 대한 많은 정보를 분석하고 모으고 다른 사용자와의 비슷함에 기초를 두고 사.. 2019. 11. 23. 이전 1 2 다음 728x90 반응형
