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추천시스템 본 포스팅은 Minnesota대학교의 Intro to Recommender Systems코세라 강좌를 정리한 내용입니다. https://www.coursera.org/learn/collaborative-filtering?specialization=recommender-systems 원본 코드 예제에서는 Excel로 코딩하게 되어있지만, 파이썬으로 코딩한 예제입니다. 사용자-사용자 협업필터링¶ 정규화 없는 협업필터링¶ 사용자-사용자 연관성 행렬을 완성하시오. 체크를 위해서, 사용자 1648과 사용자 5136의 연관성은 0.40298, 그리고 사용자 918과 사용자 2824의 연관성은 -0.31706이다. 사용자들 사이의 연관성은 -1에서 1사이이다. 사용자 3867과 사용자 89의 이웃을 각각 ..

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...

추천시스템 본 포스팅은 Minnesota대학교의 Intro to Recommender Systems코세라 강좌를 정리한 내용입니다. https://www.coursera.org/learn/collaborative-filtering?specialization=recommender-systems 비개인적 추천 비개인적인 추천을 하려면 다음과 같은 수식을 사용하면 된다. $$S(u, i) = \frac{\sum_{v \in U} r_{vi}}{ |U|}$$ u - 현재 사용자 i - 아이템 S(u, i) - 예측값 U - 모든 사용자 |U| - 모든 사용자의 수 v - U에 속한 다른 사용자 $r_{ui}$ - 아이템에 대한 현재 사용자의 평점 사용자-사용자 추천 이 수식에 기반하여 사용자-사용자 추천을 계산..

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. 컨텐츠 기반 추천¶ 20개의 문서와 10개의 속성이 있다. 그리고 각 사용자마다 5개의 문서에 대한 평가가 있다. 이번 과제에서는 각 속성의 Count를 무시하고 Boolean값 (0/1)으로만 취급하도록 하겠다. 그리고 사용자의 평가는 긍정적이면 1 부정적이면 -1로 기록되어있다. 사용자 프로필 구축¶ 먼저 ..

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 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..