연관상품, Apriori 알고리즘, FP-Growth
이전 목록 : 과거 추천시스템 컨텐츠 기반 추천시스템은 사용자가 이전에 구매한 상품중에서 좋아하는 상품들과 유사한 상품들을 추천하는 방법으로 Item을 벡터 형태로 표현하여 컴퓨터가 벡터끼리의 거리를 유사도로 인식하게 하는 방법이다. TF-IDF 단어 빈도(TF)와 전체 문서에서 특정 단어가 얼마나 자주 등장하는지를 의미하는 역문서 빈도(DF)를 통해...
사용자의 구매 패턴이나 평점을 가지고 다른 사람들의 구매 패턴, 평점을 비교하여 추천하는 방법이다. 장점 도메인 지식이 필요하지 않다.(추가적인 사용자의 개인정보나 item의 정보가 없어도 추천할 수 있다.) 사용자의 새로운 흥미를 발견하기 좋다. 추가 문맥 정보 등이 필요 없기 때문에 시작단계의 모델로 선택하기 좋다. 2006 ~ 2009 Netflix...