데이터 AI2 추천시스템과 협업필터링 (2) - 협업 필터링 과정과 유사도 함수 1. 협업 필터링 유형1) 협업 필터링의 정의사용자와 아이템 간의 상호작용 데이터를 기반으로, 유사한 사용자나 아이템을 찾아서 새로운 추천을 생성하는 방법사용자의 과거 행동 데이터 또는 유사한 사용자 그룹의 데이터를 활용하여 개인화된 추천을 제공2) 협업 필터링의 유형User-based collaborative filtering이전에 평가한 아이템 중 비슷하게 평가한 사용자를 통해 타겟 사용자의 타겟 아이템에 대한 점수를 예측함사용자간의 유사성 평가는 row 기준으로 구함Item-based collaborative filtering타겟 사용자가 이전에 평가한 아이템과 비슷한 아이템을 찾아, 타겟 사용자의 평가를 바탕으로 타겟 아이템에 대한 점수를 예측함아이템 간 유사성 평가는 Column 기준으로 구함 .. 2024. 12. 4. 추천시스템과 협업필터링 (1) - 추천시스템이란? 데이터크리에이터캠프에서 배운것 정리하는 겸.. 1. 추천 시스템1) 추천 시스템 이란?정보 필터링(IF) 기술의 일종으로, 특정 사용자가 관심을 가질 만한 정보 (음악, 영화, 책 등)을 추천하는 것 2) 추천 시스템의 장점사용자의 제품을 찾는 시간을 줄여주고, 의사결정의 질을 높여준다.기업 입장에서는 개인화된 경험을 제공하여 유저의 만족도를 높여줄 수 있다. 3) 추천 시스템의 조건Relevance : 사용자의 관심사에 관련된 아이템을 추천해주어야 함Novelity : 사용자가 과거에 경험해보지 못한 아이템을 추천해주어야 함Serendipity : 추천되는 아이템은 단순히 경험해보지 못한 것 뿐 아니라, 놀랍고 신선해야 함Diversity : 추천되는 아이템들의 유사성을 줄여 추천의 성공 확률을 높임 .. 2024. 11. 28. 이전 1 다음
