Recommender System
1.Ch 0. 딥러닝을 활용한 추천시스템 구현
MovieLensKMRDNetflixAmazon Product Review / ImageDownload Link에서 review와 image 데이터 모두 다운로드 할 수 있다. image데이터는 상품별 5-core 데이터를 다운로드한다.Music datasetMilli
2.Ch 01-1. 추천시스템이란?
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3.Ch 01-3. 추천 알고리즘의 종류
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4.Ch 03-2. 추천시스템 평가 - RMSE
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5.Ch 03-3. 추천시스템 평가 - NDCG
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6.Ch 04-1. 컨텐츠기반 추천시스템
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7.Ch 04-4. 근접이웃 추천 알고리즘
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8.Ch 04-4. 나이브베이즈 추천알고리즘
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9.Ch 04-5. TF-IDF란?
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10.Ch 05-1. 이웃기반 협업필터링
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11.Ch 05-2. 이웃 기반 협업필터링; User-based, Item-based
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12.Ch 05-3. 자카드, 피어슨 유사도
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13.Ch 06-1. 이웃기반 vs. 모델기반 협업필터링
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14.Ch 06-2. Rule-based 협업필터링(feat. Association Rule)
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15.Ch 06-3. Latent Factor Model, Matrix Factorization
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16.Ch 06-4. SGD, ALS로 Matrix Factorization 완벽 이해
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17.Ch 06-5. Implicit과 Explicit Feedback
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18.Ch 06-6. Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback
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19.Ch 07-1. Hybrid Recommender System
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20.Ch 07-2. Context-Aware Recommender System
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21.Ch 07-3. Contextual Pre-filtering & Contextual Post-filtering
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22.Ch 07-4. LARS: Location-Aware Recommender System
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23.Ch 08-4. Factorization Machine
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24.Ch 08-7. Wide & Deep Learning for Recommender System
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25.Ch 08-9. DeepFM
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26.Ch 08-11. AutoRec: AutoEncoders Meet Collaborative Filtering
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27.Ch 08-12. Training Deep AutoEncoders for Collaborative Filtering
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28.Ch 08-13. Variational Autoencoders for Collaborative Filtering
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29.Ch 09-1. Joint Training of Ratings and Review with Recurrent Recommener Networks
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30.Ch 09-3. Image-based Recommendations on Styles and Substitutes
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31.Ch 09-4. VBPR: Visual Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback
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32.Ch 09-5. Session-based Recommendation with RNN
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33.Ch 09-6. YouTube의 추천시스템
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