DO IT CHU

앞선 "추천시스템이란?" 포스팅에서 각 알고리즘에 간략하게 설명을 적어보았다. Contents-based Recommender System (컨텐츠 기반 추천 시스템) - 사용자가 과거에 좋아했던 아이템을 파악하고, 해당 아이템과 비슷한 아이템을 추천해준다. - 간단하게 예를 들어 사용자가 과거에 스파이더맨과 아이언맨을 즐겨보았다면 타이타닉보다는 캡틴 아메리카를 추천해 줄 것이다. 즉, 위와 같은 예시는 스파이더맨, 아이언맨이 타이타닉보다 캡틴 아메리카와 더 유사하다는 결론에서 나온 결과이며 아이템끼리의 유사도를 구하는 것이 컨텐츠 기반 추천시스템의 목적이라고 볼 수 있다. 이러한 컨텐츠기반 추천시스템의 목적을 다시 한번 상기시키고 좀 더 상세하게 알아보도록 하자. 컨텐츠기반 추천 시스템이란? 정보검색(..

추천시스템은 개발자뿐만 아니라 실제로 많은 사용자들이 잘 알고있는 영역이다. 우리가 쇼핑을 할때나 유튜브를 볼때 등 이미 실생활에서 많은 추천 시스템을 경험하고 있다. 유튜브에서 내가 먹방 콘텐츠의 영상을 여러개 보았다면 이후에 내 피드에는 먹방과 관련된 영상이 뜨게 된며 패딩이 사고 싶어서 쇼핑앱에서 패딩을 검색해 보았다면 이후 더 다양한 패딩 제품이 나를 구매로 이끌기도 한다. 요즘같은 시대에 인터넷에는 너무나 많은 정보가 있다. 많은 정보는 사람들에게 유익하지만 그만큼 내가 원하는 특정한 정보만을 찾기 힘들게 만들기도 한다. 따라서 추천 시스템은 사용자가 정보를 수집하고 찾는 시간을 줄여주는 것이 목적이다. Pull Information과 Push Information 검색서비스(Pull Infor..