주요 추천 알고리즘

1. Content-Based filtering: CB 비슷한 아이템을 기반으로 추천 도메인 지식 필요 아이템 간의 유사도 측정하여 추천 모든 이에게 동일한 아이템을 추천 보통 아이템, 사용자 수가 적다 hand-engineered features에서만 성능 좋음 텍스트 처리 필요하기도 함(NLP) - 예.작가의 다른 책 핵심 아이템들을 어떤 정보를 기준으로 서술할 건가 유사소 계산 방법 정하기 (코사인, 피어슨…) 2. Collaborative Filtering: CF 기본적으로 다른 사용자들의 정보를 이용하여 취향 예측 1) 메모리 기반 (=Nearest Neighbor based CF) - 👨‍👩‍👧‍👦 사용자 기반 나와 비슷한 평점 패턴을 보이는 사람들을 찾아서 그 사람들이 높게 평가한 아이템 추..