추천시스템의 Collaborative Filtering

Collaborative Filtering (CF) 이란

CF는 많은 유저들로부터 얻은 기호 정보를 이용해 유저의 관심사를 자동으로 예측하는 방법이다.

따라서 최종 목적은 유저가 특정 아이템에 부여할 평점을 예측하는 것이다.

이를 수행하기 위한 방법은,
1. 유저-아이템 행렬 생성
2. 유사도 기준을 정하고, 유저 or 아이템 간의 유사도 계산
3. 평점과 유사도를 활용하여 행렬의 비어있는 평점 예측

CF 기반으로 추천 시스템을 개발한다고 했을 때,
해당 유저와 비슷한 취향을 가진 유저들이 선호하는 아이템을 추천하는 것이다.
따라서, CF 기반 추천시스템은 아이템 feature를 사용하지 않는다.

CF 모델 분류

Neighborhood-based CF (Memory-based CF)

• user-basd
• item-based

Model-based CF

• Non-parametric (KNN, SVD)
• Matrix Factorization
• Deep Learning

Hybrid CF

• Content-based Recommendation과 결합

이렇게 구분할 수 있다.