추천시스템 본 포스팅은 Minnesota대학교의 Intro to Recommender Systems코세라 강좌를 정리한 내용입니다. https://www.coursera.org/learn/collaborative-filtering?specialization=recommender-systems 서론 기본적으로 사용자-사용자 필터링은 잘 동작 한다. 하지만 데이터가 부족할때는 예측값을 만들어내기 힘들다. 큰 시스템에서 사용자가 많다 해도, 공통점을 찾을 수 없는 사용자가 있다면 추천을 만들어내기 힘들다. 또한 평점을 잘 매기지 않는 사용자들에게도 추천을 만들기 힘들다. 이런 단점을 극복하기 위해 아이템-아이템 필터링이 고안되었다. 사용자보다는 여러 사람들이 평점을 매기는 아이템에 데이터가 더 많을 수 있다...
