[추천] 추천 시스템의 개요 복습

추천 시스템의 개요 복습

추천 시스템이란?

추천 시스템은 유저가 정보를 제공한 아이템의 평점을 바탕으로 유저가 선호할만한 아이템을 찾는 것이 목표이다.

추천 시스템은 유저-아이템 의 평점 행렬을 채우는 문제로 귀결된다. 추천 시스템 문제를 접근 하는 방법은 크게 두 가지다.
1) 유저가 선호하는 top-k개의 아이템을 찾기
2) 특정 아이템에 특정 유저가 줄 평점을 직접 예측하기

추천 시스템의 분류

- Content based : 아이템의 특성을 기반으로 유사한 아이템을 추천해준다.

- Collaborative Filtering : 본인과 유사한 유저가 좋아한, 높은 평점을 준 아이템을 추천해준다.

- Hybrid approaches : 두개를 섞어서 쓴다.

Content-based의 경우는, 아이템간의 유사도를 계산하여 추천한다.(cosine similarity, pearson corr 활용)

Collaborative Filtering의 경우는 model-based 방법을 활용하기도 한다.(SVD 등등)

 

추가 참고로, 이전에 공부해둔 자료.

https://github.com/SeongwonTak/RecommenderSystem/blob/main/Code_Practice/Fundamentals_of_Recommender_System.ipynb