Recommender System

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 ...

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 ...

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...