1. 협업 필터링이란? Collaborative Filtering에서의 협업이란 다른 유저의 정보를 사용하겠다는 것입니다. 서로 평가한 내용들이 영향을 주고 받기 때문에 붙여진 이름이 아닐까 생각이 드네요. 협업 필터링은 최근접 이웃 협업 필터링(KNN)과 잠재 요인 협업 필터링 두 가지가 있습니다. 협업 필터링의 장점은 다른 유저들의 정보를 이용할 수 있다는 것입니다. 하지만 이전 포스팅에서 언급했던 Cold Start, Sparsity, First rater등의 단점도 존재합니다. western-sky.tistory.com/43 추천 시스템 - 컨텐츠 기반 필터링이란? (CBF) 추천 시스템 유형 목차 코로나로 인해 오프라인보다는 온라인 구매가 더 많아지고 있습니다. 온라인 마켓의 장점은 '시간과 공..

코로나로 인해 오프라인보다는 온라인 구매가 더 많아지고 있습니다. 온라인 마켓의 장점은 '시간과 공간'에 제한되지 않는다는 것 같습니다. 문을 열고 닫는 시간도, 물건을 진열한 매장도 필요 없으니까요. 또한 사용자에게 구매할 가능성이 높은 제품을 '추천'해 줄 수도 있습니다. 이번 포스팅에서는 추천 시스템을 구현하는 방법 중 하나인 컨텐츠 기반 필터링에 대해 정리해보려고 합니다. 1. 컨텐츠 기반 필터링 추천시스템은 Utility Matrix에 기반하고 있습니다. Utility Matrix는 어떤 유저가 어떤 아이템들을 구매했는지를 나타낸 행렬입니다. 컨텐츠 기반 필터링은 '내용(Content)'에 알맞는 아이템을 추천해주는 것입니다. 유저 X가 아이템 Y를 구매했다면, Y와 비슷한 아이템을 추천해주는 ..