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[추천시스템] 추천시스템 기법 연구동향 분석 📚 논문 정보 손지은, 김성범, 김현중, & 조성준. (2015). 추천 시스템 기법 연구동향 분석. 대한산업공학회지, 41(2), 185-208. 📚 요약 이 논문은 추천시스템의 종류, 특징, 장단점, 평가 방식, 사용 소프트웨어 동향 등을 정리하여 분석하였다. 향후 연구 주제 선정 및 진행에 도움이 될 수 있는 내용이 많아서 정리하였다. 본 논문에서 정리한 추천시스템 기법의 분류는 다음과 같다. ✅ 콘텐츠 기반 필터링 아이템 콘텐츠를 직접 분석해서 아이템과 아이템 or 아이템과 사용자의 유사도로 추천하는 방식이다. ①에서 고객의 선호도를 파악할 때 과거의 구매이력이나 사용자의 프로필 정보를 사용한다. 따라서 CF처럼 고객의 평가 정보가 없더라고 추천을 할 수 있다는 장점이 있다. 또한, 아이템이 새롭.. 2022. 2. 9.
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.