목차 Objective 추천 시스템에는 다양한 종류들이 있다. 그래서 처음 하게 되면, 머부터 시작할지 다소 애매할 수 있다. 이 글은 아래 참고를 바탕으로 간 방법론 별로 간단한 코드를 정리해보고자 한다. Implementation Data 생성 및 구조 여기서는 유저별 아이템별 rating이 있는 데이터를 임의로 생성한다. 그리고 아이템별로 타입도 임의로 선정한다. 데이터는 사용자의 아이템별 rating과 아이템의 장르를 가진 테이블을 가지고 분석을 해본다. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import gc from collections import defaultdic..

목차 참고: 추천 시스템의 기본 개념, 추천 시스템의 유형, 경사로 강하, 선형 회귀, 매트릭스 인수화 등과 같은 ML의 기본 개념에 익숙하다고 가정합니다. 2009년 9월 21일, Netflix Competition은 사용자나 영화에 대한 다른 정보 없이 이전 등급을 기준으로 영화에 대한 사용자의 등급을 예측하는 최고의 협업 필터링 알고리즘을 찾기 위해 조직되었습니다. Bell Kor의 Practical Chaos가 이 대회에서 우승하여 백만 달러를 받았다. 그들이 생각해낸 접근법은 잠재 매트릭스 인수분해법(Latent Matrix Factorization)이었습니다. 본 글에서는 Latent Matrix Factorzation에 대한 개념을 이해해보고자 합니다. Latent Matrix Factori..