recommendation 2

추천 알고리즘 - SVD (Singular Value Decomposition)

추천 시스템에 사용되는 알고리즘 중 하나인 SVD에 대해서 알아보겠습니다 - Matrix Factorization 먼저 실제로 우리가 풀어야 하는 문제인 Matrix Factorization에 대해서 알아보겠습니다. Matrix Factorization은 추천 시스템에서 주로 사용되는데, \(m\) 명의 사용자와 \(n\) 개의 아이템이 있고 이를 \(m * n\) 형태의 벡터 \(R\)로 나타냈을 때, 다 오차 함수를 최소화하는 k 요인 벡터를 찾는 것입니다. \(R \approx PQ^{T}\) \(R\) : \(m\)명의 사용자들의 \(n\) 개의 아이템에 대한 평점 행렬 \(P\) : \(m\)명의 사용자와 \(k\) 요인에 대한 관계 행렬 \(Q\) : \(n\)개의 아이템과 \(k\) 요인에 ..

추천 시스템 2019.11.12

Collaborative Filtering

Recommendation Reference : here 추천 시스템은 우리의 삶에 아주 밀접하게 존재하며, 추천 시스템을 활용하는 서비스를 쉽게 찾을 수 있습니다. 우리들은 페이스북에서 알 수도 있는 사람을 친구로 "추천"받고, 아마존에서 우리가 필요로 할지도 모르는 상품들을 "추천" 받고, 넷플릭스를 통해 영화를 "추천" 받으며, 애플 뮤직을 통해서 우리가 좋아할 만한 음악들을 "추천" 받습니다. 넘처나는 정보들 속에 어쩌면 우리는 추천 없이는 정말 필요로하는 것을 찾기 힘든 세상에 살고 있는지도 모릅니다. 그렇다면 우리에게 꼭 필요한 추천 시스템의 구조는 어떻게 되어 있길래 이렇게 우리를 잘 알고 추천을 해줄 수 있는지 추천 시스템의 내부에 대해 자세히 알아보도록 하겠습니다. What is Coll..

추천 시스템 2018.09.15