728x90 반응형 similarity2 Collaborative Filtering 에서의 유사도 지표 제안 논문. CF 알고리즘에서 새로운 유사도 지표를 제안하여 기존 보다 나은 성능을 내도록 연구한 논문에 대한 간략한 정리. 이번 장에서는 2개의 논문에 대한 정리를 한다. 기존의 어떤 문제를 해결하고자 하는지, 제안하려는 유사도 지표가 주는 이점, 한계점 등에 대해 간략하게 정리한다. 1. A new similarity measure for collaborative filtering based recommender systems 2019, Achraf Gazdar, Lotfi Hidri. 요약: CF 알고리즘은 유사도 지표를 토대로 유사한 사용자 집단을 구성하고, 이를 토대로 추천이 이루어진다. 이 때, 유사도를 측정하는 부분에 있어서 지금껏 다양한 유사도를 제안해왔고, 이 논문은 심플하고 효율적인 유사도 지표를 .. 2020. 10. 29. 추천시스템에서의 유사도 지표와 피드백 특징 연구. CF알고리즘에서 메모리 기반의 kNN 알고리즘에서 주요 이슈로 기본적으로 cold-start가 있고, 그리고 또 동시 평가 아이템을 기준으로 유사도를 구하는 알고리즘의 특성상, 동시 평가 아이템이 적을 수 밖에 없는 평점 매트릭스에서 더 잘 유사도를 구하기 위한 연구들에 대해 알아본다. 주어진 평점 매트릭스는 늘 sparse하다. 그럴 수 밖에 없는 것이 아이템은 제한되어 있고, 사용자는 상대적으로 훨씬 많다. 특정 사용자 둘 간의 유사도를 구하려해도 동시에 평가한 항목들이 소수여서 제대로 유사도가 측정되지 않는다. 이를 개선하고 싶으면 먼저, 유사도를 구하는 방법들에 대해 탐구할 필요가 있다. 유사도를 구하는 식은 다양하며 각 유사도가 가진 특징을 보고 적절히 발전을 시키면 기존의 base simila.. 2020. 10. 23. 이전 1 다음 728x90 반응형
