추천 시스템

• Content-based filtering

  item에 대한 설명과 사용자 선호에 대한 profile을 기반으로 한다.

  컨텐츠 자체의 내용을 기반으로 비슷한 컨텐츠를 추천해준다.

  과거에 사용자가 좋아했던 것들과 비슷한 아이템을 추천하려고 한다.

• 협업 필터링 (Collaborative filtering)

  많은 사용자들로부터 얻은 기호 정보에 따라 사용자들의 관심사들을 자동적으로 예측하게 해주는 방법이다. (사용자들로부터 얻은 정보를 바탕으로 사용자들에게 추천해준다.)

  이 접근법의 중요한 장점은 machine analyzable content에 의존하지 않고 있어 정확하게 아이템을 이해하지 않고도 영화같은 복잡한 아이템들을 추천할 수 있다.

  여기에는 두가지 종류가 있다.

  1) 사용자 기반 추천 (user-based)

  유사도는 두 사용자가 얼마나 유사한 아이템을 선호했는지를 기준으로 한다.

  -코사인 유사도, 피어슨 유사도가 대개 이용

  2) 아이템 기반 추천 (item-based)

  아이템들에 대한 유사도를 계산한다.

  예) 두 아이템에 대한 사용자들의 평가 점수를 벡터로 나타내 유사도 계산