반응형 인공신경망사례1 개인화 추천 알고리즘 6 : Word2Vec (CBOW, Skip Gram) 벡터를 모르면 추천 알고리즘을 이해할 수 없다 우리 생활속에 수 많은 추천 알고리즘이 있다. 넷플릭스, 유튜브, 쿠팡 등 어느 곳에 가도 안물 안궁이지만 추천을 해준다. 아마 내가 본 것과 비슷한 것들을 계속 추천해주는 것을 대강은 알 수 있는데 이것은 대부분의 추천 알고리즘이 유사도(Similarity)를 기반으로 하고 있기 때문이다. 그리고 알고리즘 내부는 수 많은 벡터로 이루어져 있다. 유튜브의 과거 시청 이력도 스포티파이의 과거 음악 청취 이력도 모두 벡터화되어 유사도를 계산한다. 스포티파이 같은 경우 수 많은 고객데이터(=고객 벡터)와 음악청취데이터(=음악벡터)를 가지고 있다. 고객 1의 음악리스트와 가장 유사한 고객을 뽑아서 그 고객의 플레이 리스트에 있는 음악과 가장 유사도가 높은 것을 추천.. 2022. 2. 27. 이전 1 다음 반응형
