반응형 파이썬추천알고리즘2 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. 이전 1 다음 반응형
