recommendation system2 추천시스템에서 Binary Data의 사용 ◈ 추천시스템에서 Binary Data 다루기 클릭, 좋아요, 읽기, 머무르기 등의 행동 데이터를 의미하며 implicit data에 해당된다. Binary 데이터는 크게 두 가지 방향으로 사용될 수 있다. 1. Binary Data로 순서 예측 Markov Model을 기반으로 해서 이진 데이터가 나타내는 행동으로부터 사용자가 다음으로 할 행동을 예측한다. A,B,C 페이지를 차례대로 방문한 사용자가 다음에 어떤 페이지를 방문할 지 예측할 수 있다. 하지만 클릭 로그가 굉장히 많아질 경우, 동일한 경로로 클릭을 한 다른 사용자가 존재하지 않을 수도 있다. 이러한 경우 가장 초기 기록부터(A부터) 없애가면서 동일한 사용자들을 비교한다. 하지만 이 방식은 많이 사용되지 않는다. 이진 데이터로 예측을 할 경.. 2022. 1. 22. 협업필터링 - 아이템 기반(IBCF) ◈ 참고자료 출처 • "Python을 이용한 개인화 추천시스템", 임일, 청람 ◈ 개념 (1) UBCF(User-Based Collaborative Filtering) • 사용자간 유사도 사용 → 사용자별로 개인화된 추천 리스트 • 사용자를 기반으로 하기 때문에 데이터 변화에 민감함. • 계산량이 많음 (아이템 보다 사용자 수가 많기 때문에) (2) IBCF(Item-Based Collaborative Filtering) • 아이템간 유사도 사용 → 사용자가 선택한 아이템이 같으면 동일한 추천리스트 • Robustness가 높음 = Coverage가 높음 → 사용자가 아이템 하나만 평가하면 추천이 가능함 • 계산량이 적고 데이터 변화에 덜 민감함 • 상대적으로 대규모 상업용 시스템에 더 많이 사용됨 • .. 2021. 11. 4. 이전 1 다음
