# Recommender Systems

ddangchani

이번 여름방학 기간을 활용하여 데이터사이언스 영역에서 갈수록 중요해지는 토픽 중 하나인 추천시스템에 대해 공부해 포스팅해보고자 한다. 추천시스템의 목적은 궁극적으로 사용자에게 적절한 아이템을 추천해주는 것인데, 기존의 statistical learning model과는

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Recommendation System in Practice Recommendation System in Practice 정리 본 글은 Recommendation System in Practice 를 공부하고 정리한 글입니다. < 세 가지의 주요 시스템과 실용적 관점

soyoungcho

추천시스템은 SVD로부터 나와서 동일 알고리즘이 여러 이름을 가질 수 있습니다. 이전에 배운 추천 알고리즘(Matrix Factorization)은 이 SVD에서 나온 컨셉이고, 이번에 정리할 내용은 실제 SVD 알고리즘 그 자체에 대한 내용이라고 할 수 있습니다.입력

soyoungcho

MF에서는 rating이 있는 entry를 이용해 W와 H의 메트릭스를 업데이트 하는 것입니다.각 machine에 대해 분산된 데이터를 각 머신의 W와 H가 학습합니다. 각 머신은 own 데이터를 학습시키고, 머신 각각에 대해 수렴된 W와 H 매트릭스를 평균내면 되기에