[추천 시스템] 추천 시스템 Recommendation System

내 질문을 머신러닝의 문제로 가장 잘 기술하는 방법을 찾기 위한 사전 조사

질문: 나이와 성별에 따라 선호하는 주제 추천

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추천 시스템 유형

이 중 크게 본다면

콘텐츠 기반 필터링 Content based filtering

사용자가 선호하는 아이템의 콘텐츠를 직접 분석하여 아이템과 아이템 혹은 아이템과 사용자 선호도간 유사성을 분석하여 이를 토대로 고객에게 아이템을 추천해주는 방식

접근방식

• 독립적 정보 활용
  추천하고자 하는 고객의 독립적인 정보만을 필요
  -> 사용자의 정보가 존재하지 않는다면 콘텐츠기반 접근방식 추천 시스템을 구현하는 것이 불가능

• 새로운 아이템
  아이템의 속성으로 카테고리로 분류
  사용자가 선호하는 아이템 속성과 유사도가 높은 카테고리의 아이템들이 사용자에게 추천

• 과도한 특수화 Over Specialization
  콘텐츠 기반 필터링은 추천상품의 다양성을 보장할 수 없음

협력필터링 Collaborative filtering

‘특정 아이템에 대해 선호도가 유사한 고객들은 다른 아이템에 대해서도 비슷한 선호도를 보일 것’이라는 기본 가정을 바탕으로 사용자 혹은 아이템간 유사도를 기반으로 선호도를 예측하는 방법

특징

• 데이터의 희소성
  사회연결망 기법
  존 고객들 간 유사도를 기반으로 네트워크를 생성한 뒤, 중심성이 높은 사 용자들을 새로운 고객의 이웃으로 정하고, 그들이 선택한 아이 템을 새로운 고객에게 추천

• 확장성
  사용자가 늘어나고 데이터 셋의 크기가 커질수록 계산량이 많아질 뿐만 아니라 예측력의 정확도 저하
  

• Grey sheep

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당신의 시간이 헛되지 않는 글이 되겠습니다.
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