금융덕후

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 단항의 아이템 데이터 단항의 아이템 데이터는 곧 간접적 선호도 정보를 말한다. 아이템의 클릭 수 음악의 플레이 수 구매 이력 등 이런 데이터를 사용하려면 조금의 조정이 필요하다. 다른말로 표현하면, 위와같은 데이터를 평점과 같이 수치화 할 수 있어야 한다. 0/1의 값으로 구매했는지 안했는지 사용 몇번 구매/플레이를 했는지 정보의 수치화 그렇다면 이 정보를 어떻게 수치화하고 정규화할 수 있을까? 평균중심화는 별로 의..

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 ..