Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- CF
- Decision Tree
- git init
- Spark 튜닝
- 네트워크
- 리눅스 환경변수
- BFS
- Spark Data Read
- Linux
- 데이터분석
- 통계분석
- Collaborative filtering
- 배깅
- eda
- Python
- Oracle 논리적 저장 구조
- 랜덤포레스트
- 의사결정나무
- 알고리즘
- Oracle ASSM
- git stash
- 앙상블
- 데이터 분석
- 오라클 데이터 처리방식
- 추천시스템
- enq: FB - contention
- SQL
- airflow 정리
- git 기본명령어
- Spark jdbc parallel read
Archives
- Today
- Total
목록item-based (1)
[Alex] 데이터 장인의 블로그
[추천] Collaborative Filtering 협업필터링
Collaborative Filtering (협업필터링) [추천시스템] CF, 즉 협업필터링은 많은 유저들로부터 모은 취향 정보들을 기반으로 개별 사용자가 다음 선호할 것만 같은 아이템을 예측해서 '추천'해주는 기술을 말합니다. 취향이 비슷한 사람들을 파악하고 평점이 비슷할 것 같은 아이템을 분석하여 추천에 활용하는 방식입니다. 이 정도로만 이해하고 있으면 될 것 같습니다. 추가적인 사용나의 '개인정보'나 '아이템' 정보가 없이도 추천할 수 있는 것이 가장 큰 장점입니다. Memory-based Collaborative Filtering Memory-based 협업 필터링 추천 시스템은 유사도를 기반으로 동작합니다. 사용자-사용자 간의 유사도를 기준으로 하는 경우는 사용자 기반(User-Based), 아..
ML&DL/추천 알고리즘
2020. 9. 4. 21:37