금융덕후

추천시스템 본 포스팅은 Minnesota대학교의 Intro to Recommender Systems코세라 강좌를 정리한 내용입니다. https://www.coursera.org/learn/recommender-systems-introduction?specialization=recommender-systems 안정적인 선호도로부터 시작 컨텐츠기반 추천에서는 컨텐츠의 속성들을 안정적인 선호도로 선정한다. 예) 뉴스 기술관련 뉴스, 대학관련 뉴스, 식당관련 뉴스 등 옷 면티, 파란색, 저가, 캐쥬얼 영화 톰 행크스, 우디 앨런, 코미디 호텔 24시간 프론트데스크, 룸서비스, Wifi, 수영장 핵심 아이디어 아이템들의 관련된 속성들을 사용해 모델링을 한다. 컨텐츠의 속성에 따라서 사용자의 선호도를 노출한다. 그..

추천시스템 본 포스팅은 Minnesota대학교의 Intro to Recommender Systems코세라 강좌를 정리한 내용입니다. https://www.coursera.org/learn/recommender-systems-introduction?specialization=recommender-systems 원본 코드 예제에서는 Excel로 코딩하게 되어있지만, 파이썬으로 코딩한 예제입니다. 1. 영화 평점¶ 문제: 평균 평점을 계산하고, 최상위 3개의 영화와 점수를 구하시오 먼저 Pandas 패키지를 import 하겠습니다. In [94]: import pandas as pd movies_df = pd.read_csv('./HW1-data.csv') movies_df.head() Out[94]: Use..

추천시스템 본 포스팅은 Minnesota대학교의 Intro to Recommender Systems코세라 강좌를 정리한 내용입니다. https://www.coursera.org/learn/recommender-systems-introduction?specialization=recommender-systems 서론 아마존과 같은 쇼핑사이트에서 상품을 볼 때, 연관성 있는 제품을 추천해 주는것을 볼 수 있다. 비개인적 추천은 추천을 하기 위한 맥락이 부족하다. 연관제품 추천은 이런 상황에서 매우 구체적인 맥락을 만들어준다. 사용자가 현재 보고있는 제품을 맥락으로 보고 관련 제품을 추천할 수 있기 때문이다. 단기적, 맥락적 개인화 이러한 추천은 긴 라이프사이클을 가지지 않는 추천이고, 지금 사용자가 무엇을 하..

추천시스템 본 포스팅은 Minnesota대학교의 Intro to Recommender Systems코세라 강좌를 정리한 내용입니다. https://www.coursera.org/learn/recommender-systems-introduction?specialization=recommender-systems 서론 기술통계의 방법론(인기도, 평균 등)을 사용하면 쉽게 일반적인 추천을 만들어 낼 수 있지만, 개인화가 없다면 추천법이 효과적이지 않을 수 밖에 없다. 첫번째 개인화의 방법으로 약한 개인화의 방법인 인구통계적인 방법론을 이야기 할것이다. 인구통계 인기도는 개개인의 선호도가 전혀 반영되어 있지 않은 정보이다. 예를 들어 빌보드에 인기있는 음악들은 젊은 사람들의 선호도로 가득 차 있을 수 밖에 없다...

추천시스템 본 포스팅은 Minnesota대학교의 Intro to Recommender Systems코세라 강좌를 정리한 내용입니다. https://www.coursera.org/learn/recommender-systems-introduction?specialization=recommender-systems 비개인적 추천 비개인적 추천을 왜 하는가? 새로운 유저는 개인화 할 수 있는 정보도 별로 없으니 이들을 위해 처음부터 시작하는 용도로 사용한다. 심플하고 빠르지만, 이점이 많다. 온라인 매체들 중 이러한 방법론을 사용하는 곳이 많이 있다. 개인화가 불가능하거나 힘든 곳에서 사용한다. 약한 개인화 우편번호, 대략적 위치 나이, 성별, 국적, 민족성 이러한 정보들은초반의 정형화된 추천을 하기에 매우 적합..

추천시스템 본 포스팅은 Minnesota대학교의 Intro to Recommender Systems코세라 강좌를 정리한 내용입니다. https://www.coursera.org/learn/recommender-systems-introduction?specialization=recommender-systems 추천 알고리즘의 종류 기본적인 모델 추천 모델에는 다음과 같은 원소들이 있다. 사용자 시스템을 사용하는 사용자들 아이템에 대한 선호도를 가지고있다 아이템 추천을 시행할 대상이다. 평점 사용자가 아이템에 대해 표현하는 선호도이다. (커뮤니티) 사용자들이 표현하는 의견들이 통용되는 공간(커뮤니티) 이다. 사용자는 개개인의 속성(특성)을 가지고 있고, 그 속성에 기반해 사용자모델이 만들어진다. 사용자 모델..

추천시스템 본 포스팅은 Minnesota대학교의 Intro to Recommender Systems코세라 강좌를 정리한 내용입니다. https://www.coursera.org/learn/recommender-systems-introduction?specialization=recommender-systems 추천의 분류 추천시스템을 고안할 때는 다음 8가지 분류를 고려해 고안한다: 추천의 도메인 추천의 목적 추천의 맥락 추천의 제안자 개인화의 정도 개인정보와 신뢰도 인터페이스 추천 알고리즘 추천의 도메인 무엇이 추천이 되고있는가? 기사인가, 물건인가, 상품인가? 사람을 추천하는 중인가? 연속적인 무언가 (음악 플레이리스트) 인가? 오래된 아이템을 대하는 방법 어떤 도메인에서는 새로운 아이템을 추천하는데에..

추천시스템 본 포스팅은 Minnesota대학교의 Intro to Recommender Systems코세라 강좌를 정리한 내용입니다. https://www.coursera.org/learn/recommender-systems-introduction?specialization=recommender-systems 예측 추천시스템에서 사용자가 한 아이템을 얼마나 좋아할것인가를 예측하는 값. 대부분 사용자의 평점과 맞아 떨어진다. 검색이나 서핑과 밀접한 관계에 있다. 코세라에도 사용자가 이 강의를 얼마나 좋아할 것인지에 대한 예측값이 있다. (사용자의 프로필과는 연관성이 없음) 추천 추천은 예측값과 같이 이만큼 좋아할 것이다 라는 대담한 추측을 하지는 않는다. 추천이란 사용자가 한 아이템을 좋아할 것이라고 제안하..

추천시스템 본 포스팅은 Minnesota대학교의 Intro to Recommender Systems코세라 강좌를 정리한 내용입니다. https://www.coursera.org/learn/recommender-systems-introduction?specialization=recommender-systems 서론 지난 강의에서 비개인적추천에 대해서 이야기 했다. 비개인적추천이란 사용자의 선호도가 고려되지 않은 추천이다. 이번에는 개인적추천과 비개인적추천 모두에 사용되는 데이터가 어떻게 발생되고 모아지는지에 대해서 이야기 한다. 추천을 하기 위해서는, 사용자가 어떤것을 좋아하는지에 대한 데이터와 어떤것들이 연관성이 있는지에 대한 데이터가 필요하다. 많은 시스템들에서 이러한 데이터들은 어떠한 방식으로든 사용..

추천시스템 본 포스팅은 Minnesota대학교의 Intro to Recommender Systems코세라 강좌를 정리한 내용입니다. https://www.coursera.org/learn/recommender-systems-introduction?specialization=recommender-systems 추천시스템의 역사 정보검색 정보검색 분야는 방대한 양의 문서들에 대해 질문할 수 있는 시스템이 필요해서 만들어졌다. 초반에 이 분야가 발전하게 된것은 컴퓨터 회사들의 많은 소송때문이었다. 같은 기술이 도서관의 카탈로그와, WWW의 페이지들의 색인을 만드는데 쓰인다. 사람들은 다이나믹하게 카탈로그를 조회할 수 있기를 원하기 때문에 실시간으로 조회하는 기능이 필요했다. 많이 쓰이는 방식중 하나는, 문서들..