Data/AI2 추천시스템 개요 - 종류와 기본적인 용어 공부하는 이유 & 강의 정보 추천시스템 공부를 시작한 이유 이 블로그의 첫 게시물이 취준할 때 Movie Lens 데이터로 추천하는 Item Based Collaborative Filtering이었다. 그리고 올 해 첫 스터디의 주제를 추천시스템이 되었다. 돌고돌아 다시 온 기분. 추천 시스템을 스터디 주제로 잡은 이유는 이커머스에서 일하면서 데이터로 매출을 끌어올릴 수 있는 주요한 방법 중 하나가 결국 적절한 상품을 추천하는 데 있다는 걸 경험적으로 느꼈기 때문이다. 적어도 추천시스템에는 어떤 것들이 있는지 이해가 있어야 나중에 회사에 필요한 추천시스템을 구축할 때, 배경지식을 갖추고 있을 것 같아 공부해보기로 했다. 추천시스템 강의 강의는 Coursera 에서 University of Minnesot.. 2024. 1. 10. 영화 추천 알고리즘: Item-based Collaborative Filtering 영화 추천 알고리즘 - 추천시스템은 영화나 노래등을 추천하는데 사용되며, 주로 관심사나 이용 내역을 기반으로 추천한다. - 이 글에서는 Item-based Collaborative Filtering 으로 추천시스템을 구현한다. [데이터셋 출처] - 코드(github) : https://github.com/christine127/K-Digital-Fintech/tree/main/Algorithm - Dataset MovieLens: https://grouplens.org/datasets/movielens/100k/ [User기반이 아니라 Item 기반을 쓰는 이유] User-Based의 한계 - 아이템보다 user 가 많을 때 복잡도가 커진다. - user의 기호가 계속 변함 멜로를 좋아하는 사람이 액션을.. 2021. 6. 3. 이전 1 다음
