번역] 몇 가지 추천 시스템에 대한 개괄

원문: An Overview of Several Recommendation Systems

협업 필터링 (collaborative filtering), kNN, 딥러닝 (deep learning), 전이학습 (transfer learning), TF-IDF 등에 대해서 살펴보자.

이번 글에서는 몇 가지 추천 알고리즘에 대해서 리뷰를 하고 KPI 를 통해 평가를 하고 실제로 비교를 해보려고 합니다. 다음과 같은 순서대로 살펴볼 예정입니다.

  • 인지도 기반 추천 시스템
  • 컨텐츠 기반 추천 시스템 (kNN TF-IDF, 전이학습)
  • 사용자 기반 추천 시스템
  • 하이브리드 (hybrid) 추천 시스템
  • 딥러닝 추천 시스템

참고: 이 글은 가브리엘 모레이라(Gabriel Moreira) 의 글 에 영감을 얻어서 쓰게 되었으며, 사용자 프로파일러나 평가 함수 같은 일부 모형과 함수는 그의 노트북에서 가져왔음을 알립니다.


들어가기ㅣ

데이터를 소개하고 어떤 것을 이용해서 우리의 모형을 평가할 수 있는지를 정의하고자 합니다. 보다 신뢰할 수 있는 컨텐츠 추천을 만들기 위해 조금 가공한 에니메이션 메타 데이터를 이용할 것입니다.

Introduction I will introduce the databases and define what will allow us to evaluate our models. I have anime metadata that I modified a little bit to have more reliable content recommendations.

2020

사내 스터디에 대한 회고

1 minute read

회사 서비스의 추천 시스템을 개선하기 위해 팀 내에서 (아직까진 두 명이긴 하지만) 지난 두 달 동안 스터디를 진행했습니다. 얼마 전 두 번째 스터디가 끝났고 이에 대한 회고를 해보려고 합니다.

Back to top ↑

2019

GitHub 블로그에 Jupyter notebook 올리는 방법

3 minute read

여러분의 GitHub 블로그에 Jupyter notebook 을 바꿔서 올릴 수 있도록 도와줄 글이다. 직접 바꾸는 방법은 1회성 글들을 위해서 추가했고, 변환 과정과 파일 이동, 그리고 여러분의 블로그에 올리는 것까지 한 번에 할 수 있는 자동화 bash 를 만드는 자세한 방법...

Back to top ↑

less than 1 minute read

1 minute read

Back to top ↑
0 Comments