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추천시스템

1. 추천 시스템이란?추천 시스템이란?특정 사용자가 좋아해 할 만한 것들을 찾아주는 프로그램좋은 추천 시스템은 사회적인 이익, 매출과 직접적인 연관이 있다.추천 시스템들은 어떻게 추천을 할까?머신 러닝 프로그램: 어떤 작업을 할 때, 경험을 통해, 그 작업에 대한 성능이 향상되는 프로그램유저의 행동패턴, 선호도를 많이 알 수록 더 좋은 추천시스템이 만들어진다.추천을 할 때, 유저의 행동 패턴을 파악하여 추천을 더 정확하게 해준다.즉, 추천 시스템은 다음과 같다.(1) 유저와 상품의 관계를 표현한 데이터 사용(2) 유저와 상호 작용이 없었던 상품에 대한 선호도 예측(3) 선호도가 높게 예측되는 상품들 유저에게 추천선이수머신러닝 (행렬 연산, 선형 회귀, 경사 하강법, 정규화, scikit-learn)데이터..

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추천 알고리즘의 유형과 그 동작원리

이 글은 갉아먹는 딥러닝 블로그의 추천시스템 시리즈( yeomko.tistory.com/3?category=805638 )와 출처의 글들을 참고해서 저의 견해를 추가한 공부를 위한 정리글입니다.1. 추천 알고리즘의 종류Contents Based Filtering각각의 사용자와 아이템에 대하여 프로필을 작성하고, 이를 기반으로 추천DB 설계, 수작업, 카테고리 기반의 추천 방식에 의지하는 국내의 알고리즘이 위의 방식을 따른다.Collaborative Filtering프로필 데이터 없이, 사용자의 과거 행동 데이터만 가지고 추천을 진행데이터를 Flow 형태로 바꿔야 하고, 행동 데이터 log를 쌓아야 한다.DB 설계가 복잡하고, 데이터 전처리와 모델링에 수학이 많이 필요하다.Hybrid FilteringCo..

나리 집사
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