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model training 순서 - 데이터 로딩 - 데이터 행, 열 확인 - 데이터 그룹핑 및 집계 - 차트 - 데이터 분할 - 평균 값 계산 - RMSE, MAE 계산 - 포스터 이미지 표시 CBF 기반 예측 아이템 유사도 기반 평점 예측 예) 영화 평점 예상 문제 가정: 유사한 영화에는 유사한 평점을 부여할 것이다. $$ \hat{r}_{u, i} = \frac{\sum _{j \in I_{u}} sim(i, j)*r_{u, j}}{\sum _{j \in I_{u}} sim(i, j)} $$ r : 사용자 u의 아이템 j에 대한 평점 I : 사용자 u가 평가한 아이템 집합 sim(i, j); 두 아이템 i와 j의 유사도 컨텐츠 기반 유사도 측정 sim(i, j) - 두 아이템 간의 유사도를 어떻게 정..
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추천 시스템 Architecture 추천 시스템이란? 사용자나 서비스에 필요한 바를 잘 정의하고, 요건 다양한 데이터를 수집하고 활용하여, 데이터 적절한 방식을 통해 아이템의 적합도를 계량하여 모델 계량 방식 적절한 방식으로 제공하는 작업 UX/UI --> 어떤 요건에 맞춰 어떤 데이터를 활용해 어떤 모델을 이용해서 어떤 방식으로 계량하는가? 요건 데이터 모델 계량 방식 l Best l Related l Personalized l Context-aware l Explicit l Implicit l CBF l CF l Hybrid l Rating Prediction l Top-K Rec. 추천 시스템 분류 추천 요건에 따른 분류 Best : 전체 중에서 가장 잘팔리는 거. 베스트셀러를 생각하자 Best 지..
