추천시스템
1.[NLP] 01. 과거의 추천시스템 : 연관상품 추천, Apriori 알고리즘, FP-Growth
연관상품, Apriori 알고리즘, FP-Growth
2022년 8월 29일
2.[NLP] 02. 컨텐츠 기반 추천시스템 : TF-IDF, Word2Vec(CBOW, Skip-gram)
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...
2022년 8월 29일
3.[NLP] 03. 협업 필터링 기반 추천시스템 : KNN, Matrix Factorization Principles(SGD, SVD, ALS)
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...
2022년 8월 29일