인공지능/RecSys(추천시스템)
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[토크ON세미나/ 추천시스템 분석 입문하기] 2강 - 추천시스템의 이해인공지능/RecSys(추천시스템) 2021. 12. 23. 16:02
이 포스트는 토크ON세미나의 추천시스템 분석 입문하기(김현우 님)의 강의를 듣고 정리한 포스트입니다. 2. 컨텐츠 기반 모델 컨텐츠 기반 추천시스템은 사용자가 이전에 구매한 상품중에서 좋아하는 상품들과 유사한 상품들을 추천하는 방법이다. Represented Items : Items(상품 등)을 벡터 형태로 표현. 도메인에 따라 다른 방법으로 적용된다. Represented Items으로 벡터 형태로 변환해 벡터들간에 유사도를 계산하여 유사한 Items을 찾아낸다. 2-1. 유사도 함수 유사도를 측정하는 함수들은 다양하며, 상황마다 다르게 사용된다. 2-1-1. 유클리디안 유사도 가장 직관적인 유사도 함수, 벡터간의 좌표평면상의 거리를 측정하여 가까운 순으로 유사하다고 판단 장점 - 계산하기 쉬움, 벡터..
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[토크ON세미나/ 추천시스템 분석 입문하기] 1강 - 추천시스템의 이해인공지능/RecSys(추천시스템) 2021. 12. 16. 10:13
이 포스트는 토크ON세미나의 추천시스템 분석 입문하기(김현우 님)의 강의를 듣고 정리한 포스트입니다. 1. 추천 시스템의 이해 1-1. 추천시스템의 개요 정의 추천시스템은 사용자(user)에게 상품(item)을 제안하는 소프트웨어 도구이자 기술 목표 어떤 사용자에게 어떤 상품을 어떻게 추천할지에 대해 이해하는것 1-2. 추천시스템의 역사 Apriori 알고리즘(2005~2010) 연관상품추천 협업 필터링(collaborative filtering, 2010~2015) SVD, 넷플릭스 추천대회 Spark를 이용한 빅데이터(2013~2017) FP-Growth Matrix Factorization 딥러닝을 이용한 추천시스템(2015~2017) 협업필터링 + 딥러닝 Item2Vec, Doc2Vec Youtu..