아나콘다/딥러닝/2020-08-15/ 추천시스템 [출처: 티스토리]

https://cyberx.tistory.com/173

간략하게 알아보는 추천시스템

추천시스템에 대해 간략하게 알아보겠습니다.

추천시스템은 Content-based와 Collaborative Filtering으로 크게 두 가지로 나뉠 수 있습니다.

Content-based는 말 그대로 추천하고자 하는 아이템에 대한 정보를 기반으로 추천하는 알고리즘입니다. 영화를 예로 들면 특정 배우 혹은 장르와 같은 아이템의 정보들을 기준으로 추천을 합니다. 많은 사용자의 이용 정보 없이도 충분히 추천이 가능하지만 모델링 방식에 따라 정확도가 많이 달라지고, 비슷한 아이템끼리만 추천이 가능하여 추천 범위가 제한되는 단점이 있습니다.

Collaborative Filtering는 위와 같이 영화를 예로 들면 해리포터를 좋아하는 A와 성향이 비슷한 B역시 해리포터를 좋아 할 것이라는 것을 활용한 기법으로 아이템 또는 사용자 간 유사도에 중점을 둔 추천시스템이며 가장 많이 쓰이는 알고리즘 중 하나입니다. 정확도가 content-based보단 비교적 좋고 사용자의 행동 패턴에 따라 적절한 추천이 가능합니다. 하지만 수집된 정보의 양이 많아야 좋은 결과가 나오는 단점이 있습니다.

 

Collaborative filtering도 두 가지로 나뉠 수 있는데 item-based CF와 user-based CF가 있습니다.