Collaborative filtering

협조 필터링이라 불리는 이것은 인터렉션 정보를 사용하여 추천을 진행하는 방식으로 다음 두 가지로 나뉩니다.

• 메모리 기반 방법 : 이미 있는 데이터를 기반으로 필터링 하는 것
  • 사용자-사용자 메모리 기반 방법 : 추천받을 사용자와 선호도가 비슷한 사용자의 내역에 착안하여 추천을 수행하는 방법
  • 아이템-아이템 메모리 기반 방법 : 추천받을 사용자가 선호하는 아이템에 착안하여 추천을 수행하는 방법
• 모델 기반 방법 : 기계학습을 적용한 필터링 방식으로 사용자와 아이템이 숨겨진 특성 값을 계산하여 필터링하는 것

메모리 기반 방법 알고리즘

해당 챕터에서는 주로 사용자-사용자 메모리 기반 방법으로 협조 필터링에 대해 설명합니다.

기호 데이터

사용자로부터 얻은 아이템에 대한 선호도 정보

해당하는 데이터를 얻는 방법은 다음 두가지가 존재합니다.

• 명시적 피드백
  • 사용자에게 아이템의 좋고 싫음 혹은 괌심 여부에 관해 질문하고 답변을 받아 획득하는 방법
• 암묵적 피드백
  • 사용자가 구입, 즐겨찾기 등록, 열람 등의 행동 이력을 통해 사용자의 관심을 추정하여 획득하는 방법