Item-based Collaborative Filtering
아이템간의 유사성을 기반으로 추천을 제공해요. 사용자가 선호하는 아이템에 비슷한 아이템을 찾는 방식이에요. 이를 통해 개인 맞춤형 추천 결과를 도출할 수 있어요.
Collaborative Filtering
협업 필터링
2개 레벨
사용자 간의 유사성을 기반으로 추천을 제공하는 방법이에요. 사용자의 이전 행동과 평점을 분석하여 비슷한 취향을 가진 다른 사용자들의 아이템을 추천해요. 이로 인해 개인화된 경험을 제공하며, 다양한 콘텐츠를 탐색할 수 있게 도와줘요.
협업 필터링 스킬 여정을 시작하세요
2개의 레벨을 통해 체계적으로 학습하고, 커리어 성장의 기반을 다지세요.
2 레벨 로드맵
단계별 역량 인증
학습 로드맵
2개 레벨
전체 2
하위주제 (3)
Matrix Factorization
사용자와 아이템 간의 상호작용을 모델링하는 기법이에요. 사용자와 아이템을 저차원 공간에 임베딩하여 예측을 수행해요. 주로 추천 시스템에 활용되며, 희소한 데이터 문제를 해결하는 데 유용해요.
User-based Collaborative Filtering
사용자 기반 추천 시스템은 비슷한 취향을 가진 사용자들 간의 관계를 분석해요. 이를 통해 특정 사용자가 좋아할 만한 아이템을 추천해줄 수 있어요. 사용자의 과거 행동과 평가를 바탕으로 추천이 이루어져요.
