Recommendation System

📌 1장을 정리하며 📌 추천 시스템의 목표 📖 추천 문제 공식화 기본 모델 1. 예측 모델 불완전하게 만들어진 행렬을 가지며 나머지 값은 학습 알고리듬에 의해 예측 되기 때문에 행렬 완성 문제라고도 한다. 2. 랭킹 모델 추천 문제의 순위를 계산하는 것이기

📌 개요 이웃 기반 협업 필터링 메모리 기반 알고리듬으로도 알려져 있다. 이웃 기반 협업 필터링 알고리듬 유형 이웃 기반 협업 필터링 알고리듬 계산 방법 📌 평점 행렬의 주요 특징 평점 행렬 행렬의 지정된 엔트리는 학습 데이터라 하며, 행렬의 지정되지 않은

📌 개요 행렬 완성 문제와 분류(또는 회귀 모델링) 문제의 차이점 행렬 완성 문제를 분류(또는 회귀 모델링) 문제의 일반화로 볼 수 있다 모델 기반 추천 시스템의 이웃-기반 방법 대비 장점 📌 의사 결정 및 회귀 트리 의사 결정 트리는 종복 변수가 클래스형 데이

📌 개요

📌 개요 지식 기반 추천 시스템은 아이템에 대한 사용자 요구 사항의 명시적 요청에 의존한다. 대화형 피드백을 사용해 사용자가 본질적으로 복잡한 제품 옵션을 탐색하고 다양한 옵션 간에 사용할 수 있는 장단점에 대해 알아볼 수 있도록 한다. 지식 기반 추천 시스템이 적합

📌 개요 하이브리드 추천 시스템은 일반적으로 다른 데이터 소스에서 사용 가능한 모든 지식을 활용하고 다양한 추천 시스템의 알고리듬을 사용해 강력한 추론을 수행하는 가능성을 탐색하고자 설계됐다. 하이브리드 추천 시스템 만드는 세가지 기본 방법 '하이브리드 시스템'이라

📌 개요 실험 평가를 잘못 설계하면 특정 알고리듬이나 모델의 실제 정확도를 크게 과소평가하거나 과대평가할 수 있기 때문에 적절하게 설계하는 것이 중요하다. 추천 시스템은 온라인 방법이나 오프라인 방법을 사용해 평가할 수 있다. 추천 시스템의 평가 방법을 설계하는 관점

컨텍스트에 맞는 추천 시스템은 추천이 만들어지는 특정 컨텍스트를 정의하는 추가 정보에 맞게 추천 결과를 조정한다.컨텍스트 인식 시스템에서는 C라는 집합 안에 컨텍스트 가능성의 추가 집합이 있다.컨텍스트는 더욱 세련되고 정확한 추천 결과를 내기 위해서는 반드시 포함돼야한

많은 실제 시나리오에서 구매 평가와 시간 정보와 관련이 있다.예측된 평점을 시간의 함수로 명시적으로 표현함으로써 시간을 모델링 변수로 취급할 수 있다.이 함수의 매개변수는 관측된 평점과 관련해 예측된 평점의 제곱 오차를 최소화해 데이터 기반 방식으로 학습할 수 있다.

네트워크는 소셜 및 정보 네트워크와 같은 많은 애플리케이션에서 모델링 도구로 어디서나 볼 수 있게 됐다.각기 다른 유형의 구조 추천 사항은 서로 다른 시나리오에서 서로 다른 애플리케이션 세트를 가질 수 있다.이러한 구조적 추천 방법은 웹 중심 네트워크로 모델링할 수 있

📌 개요 사회적 설정은 신뢰와 같은 인간 관련 요인들로 인해 만들어진다. 사용자가 피드백 과정에 참여하는 자의 신원을 알고 있을 때 신뢰 요소가 중요한 역할을 하게 된다. 추천 시스템의 사회적 컨텍스트 사회적 컨텍스트가 컨텍스트 인식 추천 시스템에서 맡는 특별한 역할

📌 개요 데이터 마이닝 시스템과 마찬가지로 추천 시스템의 효율성은 거의 전적으로 사용 가능한 데이터의 품질에 달려 있다. 안타깝게도 데이터를 입력하는 사람이 개인적인 이득이나 악의적인 이유로 아이템에 대한 잘못된 피드백을 제출할 수도 있다. 공격 유형 많은 사용자들