Matrix Factorization은 Collaborative Filtering방법 중 가장 대표적인 방법입니다. Collaborative Filtering은 다른 사용자들이 아이템을 좋아했던 패턴을 기반으로 추천하는 방식입니다. Collaborative Filtering의 두가지 접근 방식인 memory-based approach와 model-base...

추천 시스템 알고리즘은 우리가 평소에 넷플릭스를 고르는 방식과 크게 다르지 않습니다. 예전에 봤던 작품을 다시 보는 것이 아니라면, 넷플릭스의 작품 리스트를 훑어보며 보고싶은 작품을 고르게 됩니다. 문제는 제가 이렇게 고른 작품을 제가 좋아할 지 모르겠다는 것이죠. 저의 소중한 시간을 들여 그저그런 컨텐츠를 보는 일이 없도록 여러 측면을 고심하여 컨텐츠를 ...

추천시스템에서의 문제 정의 추천 시스템에서 다루는 문제는 '사용자가 본 적 없는 아이템에 대한 rating 예측하기' 입니다. rating을 예측하고 나면, 사용자가 본 적 없는 아이템들 중에 예측 rating이 높은 아이템을 추천하면 됩니다. 수식으로 표현하기 전에 몇가지 정의를 하겠습니다. C : 모든 사용자 S : 추천의 대상이 되는 모든 아이템 ...

본 글은 An Introduction to Statistical Learning with Applciations in R 을 참고하여 쓴 글임을 미리 밝힙니다.머신러닝은 알고리즘을 사용하여 컴퓨터로 하여금 데이터를 학습하여 예측이나 결정을 내리도록 하는 것을 말합니다

올 해는 글을 꼭 꾸준히 쓰겠다는 결심 10개월 차에 드디어 글또 활동을 시작하며 첫 글을 작성합니다. 늦었다고 생각할 때가 가장 빠르다는 마음으로 6개월간 꾸준히 작성을 해보려고 합니다.제가 아는 것들을 글로 남기려는 이유는 두 가지 정도가 있습니다.제가 예전에 알았