Recommender System - 추천 시스템 ( 협업 필터링 part1 )

추천 시스템 - 협업 필터링 ( Collaborative Filtering, CF) CF 모델은 추천 시스템에서 가장 많이 사용되는 기술로, user-item 간 상호 작용 데이터를 활용하는 방법론. ex. “ 이 영화를 좋아했던 다른 사람들은 또 어떤 영화를 좋아할까요? ” CF 모델의 핵심 가정은 나와 비슷한 취향을 가진 유저들은 어떠한 아이템에 대해 비슷한 선호도를 가질 것이라는 점. 실제로 주위에서도 몇 가지 영화 취향이 비슷한 경우, 임의의 영화에 대한 평이 비슷할 가능성이 높다. CF 모델의 두 가지 접근 방법 메모리 기반의 접근 방식 : 가장 전통적인 접근 방식. 유저 간/ 아이템 간 유사도를 메모리에 저장해두고 있다가, 특정 유저에 대하여 추천이 필요할 때 해당 유저와 유사한 k 명의 유저..

• format_list_bulleted Data science/딥러닝 논문 리뷰
• · 2023. 2. 2.

[Data Visualization] 시각화 연습 - Netflix Data Visualization

Dataset - Kaggle 의 netflix_titles.csv 데이터 세트 https://www.kaggle.com/code/joshuaswords/netflix-data-visualization Netflix Data Visualization Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from multiple data sources www.kaggle.com EDA 사실 여기까지는 뭐,.. 애초에 데이터 시각화를 연습하기 위해서 이 데이터 셋을 선택했기에. 데이터 시각화를 요즘 하도 안해서 코드를 작성하는 피지컬이 많이 죽었다고 해야하나 ㅜㅜ 사용해야 하는 파라미터 값이나 문법도 많이 까먹어서 다시 매일 하나씩..

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• · 2023. 1. 20.