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추천시스템 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, 문서들의 단어들의 빈도수를 사용해 랭킹을 매겨주는 TFIDF라고 하는 방법이다. 정보 필터링 정보검색의 반대되는 추정에서 시작 사람들은 기사를 검색할 때, 주제에 맞는 모든 기사를 원하는 것이 아니라 나와 연관있는 것 또는 내가 관심있는 것만 원한다. 정보의 필요는 정적이지만, 컨텐트 베이스는 동적이다...

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..