추천시스템

콘텐츠 기반 필터링 추천 시스템

• 사용자가 특정한 아이템을 선호하는 경우, 그 아이템과 비슷한 아이템을 추천하는 방식

최근접 이웃 협업 필터링

• 축적된 사용자 행동 데이터를 기반으로 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템을 예측 평가
• 사용자기반 : 당신과 비슷한 고객들이 다음 상품도 구매했음
• 아이템기반 : 이 상품을 선택한 다른 고객들은 다음 상품도 구매했음
• 일반적으로는 사용자 기반보다는 아이템 기반 협업 필터링이 정확도가 더 높음
  • 비슷한 영화를 좋아한다고 취향이 비슷하다고 판단하기 어렵다
  • 매우 유명한 영화는 취향과 관계없이 관람하는 경우가 많다
  • 사용자들이 평점을 매기지 않는 경우가 많기 때문이다

잠재 요인 협업 필터링

• 사용자-아이템 평점 행렬 데이터를 이용해서 “잠재요인”을 도출하는 것
• 주요인과 아이템에 대한 잠재요인에 대해 행렬 분해를 하고
  다시 행렬곱을 통해 아직 평점을 부여하지 않은 아이템에 대한 예측 평점을 생성하는 것
  

Reference
1) 제로베이스 데이터스쿨 강의자료