반응형 추천알고리즘5 개인화 추천 알고리즘 7 : 협업 필터링 협업 필터링(Collaborative Filtering) 이란 협업필터링은 사용자의 구매패턴이나 영화, 책 등의 평점 데이터를 바탕으로 추천을 제공하는 방법이다. 유저의 개인정보에 접근하지 않아도 구매이력, 평점 데이터로만 추천할 수 있는 장점이 있으며 넷플릭스와 같은 OTT 업체나 유튜브에서도 널리 사용하는 방법으로 알려져있다. 가장 기본이 되는 알고리즘을 이웃기반 협업필터링(Neighborhood based Collaborative Filtering)이라고 하며 유사도를 구하여 추천을 해주는데 이러한 협업 필터링은 크게 두 종류로 나눌 수 있다. 사용자의 구매패턴을 바탕으로 유사한 사용자를 찾아서 추천리스트를 날려주는 사용자 기반 협업필터링(User-based collaborative Filterin.. 2022. 3. 1. 개인화 추천 알고리즘 4 : 컨텐츠 기반 모델과 코사인 유사도 함수 유클리디안 유사도 (Euclidean Similarity) 유클리디안 유사도는 문서간의 유사도를 계산하는 가장 기본적인 방식이다. p 벡터와 q 벡터의 거리를 구하는 것으로 우리가 중학교 때 배웠던 2차원의 피타고라스 정리를 생각하면 쉽게 이해할 수 있다. (피타고라스 정리는 90도 직각인 경우에 성립하므로 2pq는 0이므로 아래 공식이 성립한다.) 유클리디안 거리는 벡터간의 절대적인 거리에 초점을 맞추고 있기 때문에 벡터가 서로 다른 방향이더라도 유사도가 높다고 판단한다. 아래 이미지에서 메시와 호나우두는 벡터의 방향성은 다르지만 절대적인 거리가 가까우므로 유사하다고 보는 것이다. 코사인 유사도 (Cosine Similarity) 코사인 유사도는 코사인 값이 얼마나 유사한지, 다시 말해 벡터의 방향이 .. 2022. 2. 8. 개인화 추천 알고리즘 3 : 컨텐츠 기반 모델과 유사도 함수 콘텐츠 기반 추천 알고리즘 개인화 추천 알고리즘에 가장 기초적인 형태는 앞서 언급한 연관분석(Apriori, FP-growth)이다. 연관분석은 이재호님의 글에서 좋은 이미지가 있어서 가져 왔는데, 주로 상품추천이나 상품배치에 많이 사용된다. 상품 추천 이외에도 컨텐츠를 추천해주는 방법론은 컨텐츠 기반 추천(Contents-based recommendation)이라고 한다. 사용자가 본/읽은 것과 유사한 컨텐츠를 찾아서 추천해주는 기법으로 유사도(similarity)가 높은 컨텐츠를 찾아내는 방식이다. 이 과정에서 컨텐츠를 벡터화(Vectorization)하여 유사도를 측정한다. 유클리디안 유사도 유클리디안 유사도는 문서간의 유사도를 계산하는 가장 기본적인 방식이다. p 벡터와 q 벡터의 거리를 구하는 .. 2022. 2. 7. 개인화 추천 알고리즘 2 : FP-Growth FP-Growth 왜 나왔을까? 이전 포스팅에서 Apriori 알고리즘에 대해 알아보았다. Apriori의 가장 큰 단점 아이템셋의 수가 증가할 수록 메모리를 많이 먹고 속도가 느려진 다는 것이다. FP Tree도 기본적으로 연관분석의 하나이며 Apriori와의 차이는 FP-Tree를 생성한 후에 최소 지지도 이상의 패턴만을 추출한다는 것이다. FP tree는 아이템 별로 노드를 추가하면서 트리를 생성하는 과정이다. FP Tree를 생성하는 방법은 아래 블로그에 잘 설명되어 있다. (너무 유익한 내용 감사드립니다. ㅠ) https://process-mining.tistory.com/92 FP-Growth 사례 원핫 인코딩을 통해 데이터프레임을 생성하는 절차는 Apriori 와 동일하다. import ml.. 2022. 2. 6. 개인화 추천 알고리즘 1 : Apriori 알고리즘 우리 안의 수많은 추천 시스템 추천 시스템은 사용자, 구매자에게 상품을 제안하는 방법론을 말한다. 이것은 쇼핑몰에서 어떤 상품을 추천할 것인지 음악 어플에서 어떤 음악을 추천할 것인지 뉴스피드에서 어떤 뉴스를 추천할 것인지 등 광범위하게 쓰이고 있다. 홈페이지나 어플 이용자들은 어느 상품에서 몇 분동안 머물렀는지, 어떤 상품을 클릭했는지, 실제로 구매로 이어졌는지에 대한 수많은 로그를 남기고 기업들은 이 로그들을 중요한 데이터 자원으로 추천 시스템에 활용한다. 쿠팡에서 내가 특정상품을 보면 그 패턴을 토대로 추천 상품 리스트를 뿌려주는 것을 쉽게 볼 수 있는데 이것이 바로 개인화 추천 알고리즘이다. 최근에 인테리어 때문에 식탁보를 구경한 적 있는데 이 로그 기록을 바탕으로 유사성이 높은 식탁보를 계속 뿌.. 2022. 2. 6. 이전 1 다음 반응형
